如何用Seaborn绘制分组柱状图？基于给定DataFrame

现有如下格式的DataFrame：

model_name        1         2         3         4         5
0  ground_truth  41.333333  12.000000  12.666667  11.333333  22.666667
1      TL_model  73.333333   4.666667   2.666667   4.666667  14.666667
2   other-model  22.000000  21.333333   9.333333  31.333333  16.000000

需要实现：

• X轴设为[1,2,3,4,5]
• Y轴对应DataFrame中的频率值（如ground_truth在X=1处的值为41.333）
• 每个X轴位置旁显示3个并列柱状图，分别对应三个模型的数值

Seaborn的barplot需要长格式数据才能正确用hue区分分组，当前宽格式的DataFrame需要先做重塑，具体步骤如下：

1. 数据格式转换 #

用pandas.melt将宽格式转成长格式，生成三列：model_name（模型名）、x_axis（X轴的1-5）、frequency（对应频率值），这是让hue参数生效的核心前提。

2. 绘制并列柱状图 #

指定x='x_axis'、y='frequency'、hue='model_name'，Seaborn会自动在每个X轴位置生成对应不同模型的并列柱子。

完整代码示例 #

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造目标DataFrame
data = {
    'model_name': ['ground_truth', 'TL_model', 'other-model'],
    1: [41.333333, 73.333333, 22.000000],
    2: [12.000000, 4.666667, 21.333333],
    3: [12.666667, 2.666667, 9.333333],
    4: [11.333333, 4.666667, 31.333333],
    5: [22.666667, 14.666667, 16.000000]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 宽格式转长格式
melted_df = df.melt(
    id_vars='model_name',
    var_name='x_axis',
    value_name='frequency'
)

# 设置绘图风格
sns.set_style("whitegrid")

# 绘制并列柱状图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(
    x='x_axis',
    y='frequency',
    hue='model_name',
    data=melted_df,
    palette='viridis'
)

# 添加标签与标题
plt.xlabel('X轴')
plt.ylabel('频率值')
plt.title('不同模型在X轴各位置的频率对比')
plt.legend(title='模型名称')

plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者skidjoe