Question

我想绘制一个人口的年龄分布（总分布）和每个性别（男性，女性）的年龄分布。每个组包含不同数量的人（例如40位女性，32位男性）。我正在尝试使用seaborn.distplot进行此操作，以便可以删除条形并仅保留曲线。我可以绘制3条曲线，但频率不正确：每种性别的分布曲线应小于总人口的分布。

我们可以认为数据集由两列组成：一列包含性别，另一列包含年龄。

这是我的代码，第0列包含性别，第1列包含年龄

sexes = ["Female", "Male"]
colors = ["orchid", "steelblue"]
ax = sns.distplot(df[:,0], color="k", hist = False, label = "Total")
for j, sexe in enumerate(sexes):
    ax = sns.distplot(df[:,1], color=colors[-j-1], hist = False, label = sexes_en[-j-1], norm_hist = True)
plt.show()

Answer 1

这是一个可以满足您需求的最小示例：

pop = {"Gender" : ["M", "F", "F", "M"],
"Age" : [20, 25, 30, 22]}
df = pd.DataFrame(pop)
sexes = {"M": "Male", "F": "Female"}
colors = ["orchid", "steelblue"]
ax = sns.distplot(df["Age"], color="k", hist = False, label = "Total")
for color_idx, sexe in enumerate(set(df["Gender"])):
   ax = sns.distplot(df["Age"][df["Gender"] == sexe], color=colors[color_idx], hist = False, label = sexes[sexe])


plt.show()

我刚刚还对列进行了重命名，这样更清晰

人口和群体的分布图

1 个答案: