如何让堆叠条形图按区域总Count降序排列？

数据集 #

当前实现代码 #

#chart 1 - attendence by region

#making the dataframe shown above
s=df.groupby(['Month','Borough']).size().reset_index(name='Count')
#s=s.sort_values(['Count'], ascending=False).reset_index()
df1=pd.DataFrame(s)

#plotting graph
sns.set(font_scale = 1.5)
sns.set_style("whitegrid", {'font.family':'Century Gothic', 'font.serif':['Century Gothic']})
ax = df1.pivot_table(index='Borough',
                    columns='Month',
                    values='Count',
                    aggfunc='sum',
                    sort=False).plot(kind='barh',grid=False, stacked=True, figsize=(15,10), width=0.9)

#bar labels
for c in ax.containers:
    ax.bar_label(c, fmt=lambda x: int(x) if x>0 else '', label_type='center')
plt.xlabel('Count')
plt.ylabel('Regions')
plt.title('<b>Attendence By Region</b>')
plt.legend(title='Months',loc='upper right')
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

需求 #

当前图表按区域字母顺序排列，需要改为按各区域**总Count（所有月份之和）**降序排列，此前尝试排序未生效，需解决该问题。

问题原因 #

之前对df1的排序无效，因为pivot_table生成的新表不会继承原DataFrame的排序规则，sort=False仅表示透视表不自动按索引排序，但默认仍会按区域字母顺序排列。正确做法是先计算每个区域的总Count，以此为依据确定区域顺序，再应用到透视表中。

修改后的代码 #

# chart 1 - attendence by region
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据集（假设原df已存在）
s = df.groupby(['Month','Borough']).size().reset_index(name='Count')
df1 = pd.DataFrame(s)

# 计算每个区域的总Count，按降序排序得到区域顺序
region_totals = df1.groupby('Borough')['Count'].sum().sort_values(ascending=False)
sorted_regions = region_totals.index.tolist()

# 生成透视表并按排序后的区域重新索引
pivot_df = df1.pivot_table(
    index='Borough',
    columns='Month',
    values='Count',
    aggfunc='sum',
    sort=False
).reindex(sorted_regions)  # 强制使用排序后的区域顺序

# 绘图
sns.set(font_scale=1.5)
sns.set_style("whitegrid", {'font.family':'Century Gothic', 'font.serif':['Century Gothic']})
ax = pivot_df.plot(kind='barh', grid=False, stacked=True, figsize=(15,10), width=0.9)

# 条形标签
for c in ax.containers:
    ax.bar_label(c, fmt=lambda x: int(x) if x>0 else '', label_type='center')

plt.xlabel('Count')
plt.ylabel('Regions')
plt.title('<b>Attendence By Region</b>')
plt.legend(title='Months', loc='upper right')
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
plt.show()

关键步骤说明 #

1. 计算区域总Count并排序：通过groupby('Borough')['Count'].sum()得到每个区域的总数，再用sort_values(ascending=False)降序排列，提取排序后的区域列表。
2. 重新索引透视表：对pivot_table生成的结果使用reindex(sorted_regions)，强制按排序后的区域顺序排列，确保绘图时遵循该顺序。
3. 保留原绘图逻辑，仅修改数据排序部分，不影响图表样式和标签展示。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JJ.301.