如何绘制x轴为Partner+Dependents、hue为Churn的Seaborn条形图？

云上老周

2026-8-17

解决方法

你的问题出在数据预处理和绘图参数设置上，以下是修正后的步骤和代码：

问题分析

你用pivot_table将Churn转为列，导致无法用hue='Churn'区分不同流失状态的条形
x参数只指定了Dependents，没有包含Partner，无法实现两者组合作为x轴
对customerID用sum不合理，因为它是用户唯一标识，应该统计数量（计数）

修正代码

方法1：合并Partner和Dependents为新列

先将两个字段合并成一个代表组合的列，再直接绘图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 合并Partner和Dependents为新列，明确显示组合关系
df['Partner_Dependents'] = df['Partner'] + " - " + df['Dependents']

# 绘制条形图：x为组合列，y为用户数量，hue为Churn
sns.barplot(
    x='Partner_Dependents',
    y='customerID',
    hue='Churn',
    data=df,
    estimator=len  # 统计用户数量，替代sum
)

# 美化图表
plt.xlabel('Partner & Dependents')
plt.ylabel('Number of Customers')
plt.title('Customer Count by Partner-Dependents Combination and Churn')
plt.xticks(rotation=45)  # 旋转x轴标签避免重叠
plt.show()

方法2：先分组统计再绘图

先按Partner、Dependents、Churn分组计算用户数，再绘图：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 分组统计用户数量，得到清晰的统计结果
df_grouped = df.groupby(['Partner', 'Dependents', 'Churn'])['customerID'].count().reset_index(name='Customer_Count')

# 绘制条形图：按Partner分面，x为Dependents，hue为Churn
g = sns.catplot(
    x='Dependents',
    y='Customer_Count',
    hue='Churn',
    col='Partner',
    data=df_grouped,
    kind='bar',
    dodge=True
)
g.set_axis_labels('Dependents', 'Number of Customers')
g.set_titles('Partner: {col_name}')
plt.show()