Python plotnine中如何根据另一变量值对类别进行重排序或排序

核心原因：Plotnine展示分类变量的x轴顺序由pandas分类变量的categories属性决定，仅对数据集行排序不会改变分类顺序，同时aes()中直接传入列对象而非列名也会导致分类顺序失效。

方法1：提前修改分类变量顺序（修改原数据） #

在排序完成后重置分类变量的类别顺序即可：

import numpy as np
import pandas as pd
from plotnine import *

test_df = pd.DataFrame({'catg': ['a','b','c','d','e'],
                       'val': [3,1,7,2,5]})

test_df['catg'] = test_df['catg'].astype('category')
# 排序后重置分类顺序
test_df = test_df.sort_values(by = ['val']).reset_index(drop=True)
test_df['catg'] = test_df['catg'].cat.set_categories(test_df['catg'])

# 绘图时aes直接传入列名
(ggplot(data = test_df, 
           mapping = aes(x = 'catg', y = 'val'))
+ geom_line(linetype = 2) 
+ geom_point() 
+ labs(title = 'Weight of Evidence by catg',
            x = 'catg',
            y = 'Weight of Evidence') 
+ theme(axis_text_x= element_text(angle = 0))
)

方法2：直接在绘图时用reorder函数（不修改原数据） #

Plotnine内置的reorder()函数功能和R的fct_reorder完全一致，直接在aes的x参数中调用即可，无需提前修改数据集：

import numpy as np
import pandas as pd
from plotnine import *

test_df = pd.DataFrame({'catg': ['a','b','c','d','e'],
                       'val': [3,1,7,2,5]})

test_df['catg'] = test_df['catg'].astype('category')

(ggplot(data = test_df, 
           # 直接用reorder按val升序排列catg的顺序
           mapping = aes(x = 'reorder(catg, val)', y = 'val'))
+ geom_line(linetype = 2) 
+ geom_point() 
+ labs(title = 'Weight of Evidence by catg',
            x = 'catg',
            y = 'Weight of Evidence') 
+ theme(axis_text_x= element_text(angle = 0))
)

效果对照 #

• 原错误输出：
• 修正后预期输出：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ViSa