如何绘制仅包含True值的变量？Seaborn绘图问题求助

问题场景 #

你当前用Seaborn绘制多变量计数图时，希望只统计Foraging、Eating等变量中值为1（对应True情况）的数量，之前尝试将列转为布尔值df['Foraging']=df['Foraging']==1但未达到预期效果，以下是可行方案：

方法1：绘图时直接过滤数据（推荐，不修改原数据集） #

无需改动原DataFrame，在每个countplot中传入仅保留对应变量为1的子集数据，这样绘图时只会统计符合条件的样本：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

fig, ax = plt.subplots(1,5,figsize=(25,5))
# 仅保留Foraging为1的行绘图
sns.countplot(x='Foraging', data=df[df['Foraging'] == 1], palette='Pastel1', ax=ax[0])
sns.countplot(x='Eating', data=df[df['Eating'] == 1], palette='Pastel1', ax=ax[1])
sns.countplot(x='Climbing', data=df[df['Climbing'] == 1], palette='Pastel1', ax=ax[2])
sns.countplot(x='Chasing', data=df[df['Chasing'] == 1], palette='Pastel1', ax=ax[3])
sns.countplot(x='Running', data=df[df['Running'] == 1], palette='Pastel1', ax=ax[4])

# 给子图添加标题，提升可读性
ax[0].set_title('Foraging (仅True值)')
ax[1].set_title('Eating (仅True值)')
ax[2].set_title('Climbing (仅True值)')
ax[3].set_title('Chasing (仅True值)')
ax[4].set_title('Running (仅True值)')

fig.tight_layout()
fig.show()

方法2：修改数据集后指定显示类别 #

如果已经将列转为布尔值（df[cols] = df[cols] == 1），countplot默认会显示True和False两类，只需通过order参数指定只展示True类别即可：

cols = ['Foraging', 'Eating', 'Climbing', 'Chasing', 'Running']
# 将目标列转为布尔值
df[cols] = df[cols] == 1

fig, ax = plt.subplots(1,5,figsize=(25,5))
# 指定order仅显示True
sns.countplot(x='Foraging', data=df, palette='Pastel1', ax=ax[0], order=[True])
sns.countplot(x='Eating', data=df, palette='Pastel1', ax=ax[1], order=[True])
sns.countplot(x='Climbing', data=df, palette='Pastel1', ax=ax[2], order=[True])
sns.countplot(x='Chasing', data=df, palette='Pastel1', ax=ax[3], order=[True])
sns.countplot(x='Running', data=df, palette='Pastel1', ax=ax[4], order=[True])

fig.tight_layout()
fig.show()

方法3：简洁版：直接绘制True值计数柱状图 #

如果不需要分5个子图，而是希望在一张图中展示所有变量的True值数量，可先计算每个变量的True值总数，再用barplot绘制：

cols = ['Foraging', 'Eating', 'Climbing', 'Chasing', 'Running']
# 计算每个变量的True值数量
true_counts = df[cols].sum().reset_index()
true_counts.columns = ['行为', 'True值数量']

plt.figure(figsize=(12,5))
sns.barplot(x='行为', y='True值数量', data=true_counts, palette='Pastel1')
plt.title('各行为的True值计数')
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rea101