Pandas绘图时如何对坐标轴进行降序排序？

嗨，我注意到你尝试用sort_values对数据排序后绘制横向柱状图，但坐标轴的排序没达到预期效果，咱们来看看问题出在哪以及怎么解决～

你当前的代码里，虽然调用了df.sort_values(['y'], ascending=[False])对数据按y列降序排列，但直接链式调用plot时，横向柱状图（barh）默认会把DataFrame的第一行数据放在图表的最下方，所以你看到的顺序可能和你预期的相反。

这里给你两种可行的解决方案：

方案一：排序后反转y轴 #

先对数据排序，绘图后通过反转y轴，让最大数值对应的类别显示在最上方：

from io import BytesIO
from fpdf import FPDF
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import io

DATA = {
    'x': ['val_1', 'val_2', 'val_3', 'val_4', 'val_5'],
    'y': [1, 2, 3, 4, 5]
}

COLUMNS = tuple(DATA.keys())

plt.figure()
df = pd.DataFrame(DATA, columns=COLUMNS)
# 对数据按y列降序排序
sorted_df = df.sort_values(['y'], ascending=[False])
# 绘制横向柱状图
sorted_df.plot(x=COLUMNS[0], y=COLUMNS[1], kind="barh", legend=False)
# 反转y轴，调整显示顺序
plt.gca().invert_yaxis()

img_buf = BytesIO()
plt.savefig(img_buf, dpi=200)

pdf = FPDF()
pdf.add_page()
pdf.image(img_buf, w=pdf.epw)
pdf.output('output.pdf')
img_buf.close()

方案二：通过索引指定坐标轴顺序 #

把类别列设置为索引，排序后直接绘图，让Pandas自动使用排序后的索引作为坐标轴顺序：

from io import BytesIO
from fpdf import FPDF
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import io

DATA = {
    'x': ['val_1', 'val_2', 'val_3', 'val_4', 'val_5'],
    'y': [1, 2, 3, 4, 5]
}

COLUMNS = tuple(DATA.keys())

plt.figure()
df = pd.DataFrame(DATA, columns=COLUMNS)
# 将x列设为索引，再按y列降序排序
sorted_df = df.set_index('x').sort_values('y', ascending=False)
# 绘制横向柱状图，此时y轴会自动沿用排序后的索引顺序
sorted_df.plot(kind="barh", legend=False)

img_buf = BytesIO()
plt.savefig(img_buf, dpi=200)

pdf = FPDF()
pdf.add_page()
pdf.image(img_buf, w=pdf.epw)
pdf.output('output.pdf')
img_buf.close()

两种方法都能实现你想要的坐标轴降序效果，你可以根据自己的习惯选择～

备注：内容来源于stack exchange，提问作者smpa01