Разделите (и сохраните) дублирующиеся категориальные данные с помощью Seaborn barplot?

Question

Я пытаюсь построить некоторые гипотетические оценки тестирования студентов. Я хотел бы иметь студенческое имя на оси y и проверить счет на оси x (горизонтальный штрих-код). Поскольку имена Студентов не уникальны, я бы хотел, чтобы разрешал дубликаты по оси Y. Я видел способы избавиться от дублированных данных в морских и/или пандах, но не о том, как их сохранить. Вот код, у меня есть:

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

sns.set(style="whitegrid") 

scores = pd.read_csv('input_file.csv', sep=',').sort_values("score", ascending=True) 
sns.set_color_codes("pastel") 
sns.barplot(x="score", y="lastName", data=scores, color="b", ci=None) 
plt.title('Scores') 
sns.despine(left=True, bottom=True) 
plt.savefig('path_to_file.pdf') 

Я подумал, что, может быть, я должен использовать factorplot и настройку ориентации на «ч» и введите в «бар», но это произвело предупреждение «жесткий макет» и, действительно, плотный/плохо обработанный сюжет.

FYI, в настоящее время у меня есть штрих-код, который выглядит достаточно красиво, но он группирует неповторимые просрочки и суммирует их результаты тестов; вот что я хочу исправить.

Answer 1

Вы можете построить панель для каждой уникальной строки (используя индекс в качестве y-координаты), а затем вручную назначить метки ярлыка оси y.

df = pd.DataFrame({ 
    'name': ['A', 'B', 'A', 'B'], 
    'score': [10, 20, 30, 40], 
}) 

ax = sns.barplot(x=df.score, y=df.index, orient='h') 
ax.set_yticklabels(df.name) 

---

Обратите внимание, что для решения этой задачи, Seaborn фактически может быть излишним; вы не делаете статистической визуализации. Поскольку вам не нужно группировать не уникальные значения и отображать доверительные интервалы, достаточно matplotlib.pyplot.barh (всего import seaborn для красиво оформленных участков).

plt.barh(df.index, df.score, align='center') 
plt.yticks(df.index, df.name) 
plt.gca().invert_yaxis()