単一カラム

基本
　カウントして、順番を並べ替えておく

使用するライブラリ・関数
　pandas.Series.value_counts()　pandas.Series.sort_index()
　matplotlib.pyplot

参照サイト
　kaggle　Titanic – Machine Learning from Disaster

棒グラフ

# Pclassごとの乗客数
pclass_counts = df.Pclass.value_counts().sort_index(ascending=True)

# 値ラベル表示関数を定義
def value_label(lst):
    for i in range(len(lst)):
        plt.text(i, lst.iloc[i], lst.iloc[i], ha="center")

pclass_counts.plot.bar(rot=0) # rot は xlabelの角度
plt.title('Passenger Count by Pclass')
plt.xlabel('Pclass')
plt.ylabel('Count')
plt.grid()
value_label(pclass_counts)
plt.show()

print(pclass_counts)

1 216
2 184
3 491
Name: Pclass, dtype: int64


複数カラム

基本
　カウントして、順番を並べ替えておく

使用するライブラリ・関数
　pandas.DataFrame.value_counts()　pandas.DataFrame.sort_index()
　matplotlib.pyplot

参照サイト
　kaggle　Titanic – Machine Learning from Disaster

棒グラフ

積み上げ棒グラフ






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