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yuyu127

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お世話になっております。

下記のデータの分析で、データの可視化をしたいのですが、
うまい方法が見つかりません。

下記の1.と2.で困っております。

データ:
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/bank+marketing

bank.csv

#インポート
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame,Series

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline

#データの読み込み
df = pd.read_csv("bank.csv", sep=";" )

#no,yesで層別化して、ageによる可視化
labels = ['no', 'yes']
x=df[df['y']=='no']['age']
y=df[df['y']=='yes']['age']

plt.hist([x,y],stacked=True,label=labels,bins=10)
plt.legend()

#no,yesで層別化して、jobによる可視化
labels = ['no', 'yes']
x=df[df['y']=='no']['job']
y=df[df['y']=='yes']['job']

plt.hist([x,y],stacked=True,label=labels,bins=10)
plt.legend()

1.上記の「no,yesで層別化して、ageによる可視化」で、
各棒グラフを正規化した形でグラフ化したい。
つまり、各年齢の幅において、yesとnoの数の割合の積み上げグラフを出したい。(全体で100となるように)

2.上記の「no,yesで層別化して、jobによる可視化」で、
1と同様に各棒グラフを正規化した形でグラフ化したい。
つまり、各年齢の幅において、yesとnoの数の割合の積み上げグラフを出したい。(全体で100となるように)
しかし、jobはカテゴリデータのため、棒グラフにできない

お手数ですが、よろしくお願いします。

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回答 1

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やりたいことはこんな感じでしょうか?
【質問1】

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv("bank.csv", sep=";" )
df.groupby('age')['y'].value_counts(normalize=True).unstack().plot(kind='bar', stacked=True)
plt.show()

【質問2】

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv("bank.csv", sep=";" )
df.groupby('age')['job'].value_counts(normalize=True).unstack().plot(kind='bar', stacked=True)
plt.show()

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  • 2018/06/25 16:17

    magichanさん
    ありがとうございました。希望とおりグラフ化できました。
    groupbyで集約化することがポイントですね。
    勉強になりました。

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