如何在Matplotlib中绘制未排序散点图并反转类别轴顺序

你可以通过两种方式实现需求，任选其一即可：

方法1：直接反转Y轴顺序 #

在现有代码中添加一行axs.invert_yaxis()，就能把当前Y轴的类别顺序倒转，让原底部的类别移到顶部。修改后的代码如下：

fig,axs=plt.subplots()
axs.scatter(trace1_summary["mean"],trace1_summary["cat3_items"])
axs.set(xlim=(-3,15),title= "89% Hdi Interval",ylabel="categories", xlabel="avg buyer365(standarized)")
axs.axvline(0.0,ls="--",color="k",alpha=0.5,label="average Buyer")
# 添加该行反转Y轴顺序
axs.invert_yaxis()
plt.legend()

方法2：先按均值降序排序数据再绘图 #

如果想确保类别严格按照avg buyer365均值从高到低排列（而非仅反转原自动排序的结果），可以先对数据集按mean列降序排序，再进行绘图：

# 按mean列降序排序数据集
sorted_df = trace1_summary.sort_values(by="mean", ascending=False)

fig,axs=plt.subplots()
# 使用排序后的数据集绘制散点图
axs.scatter(sorted_df["mean"], sorted_df["cat3_items"])
axs.set(xlim=(-3,15),title= "89% Hdi Interval",ylabel="categories", xlabel="avg buyer365(standarized)")
axs.axvline(0.0,ls="--",color="k",alpha=0.5,label="average Buyer")
plt.legend()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者R.jan