(ax0, ax1), = pd.cut(df['Age'], range(0, 101, 5), right=False).groupby(df['Sex']).value_counts().unstack(0).plot.barh(subplots=True, layout=(1, 2), sharex=False)
ax0.invert_xaxis()
ax1.set_yticklabels([])
df ['Age']
enthält das Alter und df ['Sex']
enthält das Geschlecht.
Die Methodenkette in der ersten Zeile wird wie folgt zerlegt.
((ax0, ax1), = # [[Axes, Axes]]mögen(1, 2)Wird zurückgegeben, also auspacken und erhalten
pd.cut(titanic['Age'], range(0, 101, 5), right=False) #Machen Sie es alle 5 Jahre zu einer Altersgruppe
.groupby(titanic['Sex']) #Gruppierung nach Geschlecht
.value_counts() #Zählung nach Geschlecht / Altersgruppe
.unstack(0) #Machen Sie eine Linie von Altersgruppe x Geschlecht
.plot.barh(subplots=True, layout=(1, 2), sharex=False)) #Zeichnen Sie horizontale Balkendiagramme nebeneinander nach Geschlecht
Das Diagramm links wird in der zweiten Zeile horizontal gespiegelt.
ax0.invert_xaxis() #Horizontal spiegeln
In der dritten Zeile wird die Y-Achsenskala im Diagramm rechts gelöscht.
ax1.set_yticklabels([]) #Schalten Sie die Y-Achsenskala aus
Mit einer Zeile war es unmöglich.