如何调整seaborn countplot实现每类总计数与非零计数的展示

原生seaborn.countplot不直接支持你需要的单条带+双计数标注效果，你可以先对数据集做聚合统计后，用seaborn.barplot实现需求，具体步骤如下：

步骤1：导入依赖并构造示例数据集 #

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

# 构造示例数据集
df3 = pd.DataFrame({'Class' : [1,1, 2 ,2, 2, 3, 3,3], 'check' : [0,1,0,1,0,1,0,1]})

步骤2：聚合统计每个Class的总计数与check=1的计数 #

# 按Class分组统计对应总样本数和check为1的样本数
stat_df = df3.groupby('Class').agg(
    total=('check', 'count'),
    check_1=('check', 'sum')
).reset_index()
# 把Class转为字符串类型避免数值排序异常
stat_df['Class'] = stat_df['Class'].astype(str)

聚合后的数据结构如下：

步骤3：绘制单条带并标注计数 #

# 设置绘图风格
sns.set_style('whitegrid')
# 绘制总计数条形图，条的长度对应该Class总样本数，用默认蓝色匹配你原来的配色
ax = sns.barplot(data=stat_df, y='Class', x='total', color='#1f77b4')

# 循环为每个条添加标注，格式为「总计数(check=1的计数)」，位置在条的右侧
for i, (total, check1) in enumerate(zip(stat_df['total'], stat_df['check_1'])):
    ax.text(total + 0.05, i, f'{total} ({check1})', va='center', fontsize=12)

# 调整x轴范围避免标注被截断
ax.set_xlim(0, stat_df['total'].max() + 0.5)
# 自定义轴标签
ax.set_xlabel('总计数')
ax.set_ylabel('Class')
plt.show()

运行上述代码即可实现你要的效果：每个Class对应1个蓝色条，条的长度是该Class的总样本数，条右侧同时标注总计数和check=1的计数。

可选：堆叠条形图效果 #

如果你想要直观展示check=1的数量在总计数中的占比，可以用堆叠条形图实现，代码如下：

# 额外计算check=0的数量
stat_df['check_0'] = stat_df['total'] - stat_df['check_1']
# 先绘制总长度的蓝色条作为底层
ax = sns.barplot(data=stat_df, y='Class', x='total', color='#1f77b4', label='总计数')
# 再绘制上层的橙色条表示check=1的数量
sns.barplot(data=stat_df, y='Class', x='check_1', color='#ff7f0e', label='check=1计数')

# 添加标注逻辑和之前一致
for i, (total, check1) in enumerate(zip(stat_df['total'], stat_df['check_1'])):
    ax.text(total + 0.05, i, f'{total} ({check1})', va='center', fontsize=12)

ax.set_xlim(0, stat_df['total'].max() + 0.5)
plt.legend()
plt.show()

这样橙色部分就是check=1的样本数，蓝色全长是总样本数，展示更直观。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Skittles