maleとfemale、survivedとdiedに分けて描画したい

Question

前提・実現したいこと

Titanicのデータを使い、
分析の練習をしています。

現在はデータの中で、
性別で生存者、死亡者に差があるのかを
描画したいと思い、
seabornを使って描画したのですが、
イメージと違ったものができてしまいました。

本来はそれぞれの性別ごとに
dead or aliveを出したいと思っています。

該当のソースコード

sns.countplot(x='Sex', hue='Survived_y', data=data)

なかなかうまくいかないので
関係がありそうなコードを全てお見せします。

何卒宜しくお願い致します。

Comments

[can110]

dataはどんな型のどんな変数でしょうか？
ソースは断片ではなく第三者が実行、検証できるように提示ください。
また「イメージと違ったもの」とのことですが、欲しいイメージについて記載ください。

Answer 1

import pandas as pd
import seaborn as sns

sns.set()

data = pd.read_csv(
    "https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv"
)

# ヒストグラムを描画する。
ax = sns.countplot(x="Sex", hue="Survived", data=data)

こういうことでしょうか？
列名は適宜、変更してください。

追記

ご確認頂き、フィードバックを頂けませんでしょうか？？？

gender_submission.csv はどのような形式で提出用すればいいかを確認するためのサンプルなので、今回のデータ分析には使用しません。
サンプルは男性はすべて死亡、女性はすべて生存と予想したもののため、countplot() した際に男性はすべて死亡、女性はすべて生存のヒストグラムになっています。

質問の内容をやりたい場合は以下でよいです。

import pandas as pd
import seaborn as sns

sns.set()

train = pd.read_csv("train.csv")
test = pd.read_csv("test.csv")
data = pd.merge(train, test, how="outer")

ax = sns.countplot(x="Sex", hue="Survived", data=data)

Comments

[Pablito]

ご回答ありがとうございます！
イメージは合っているのですが、
自分のだとこうなりません。
因みにdata["AgeCat"] = pd.cut(data["Age"], [0, 18, 25, 35, 45, 60, 80, 100])
これも関係ありますか？？？
この部分だけ書いていません。

[tiitoi]

> これも関係ありますか？？？

すいません。関係ないです。前回の質問のコードをコピペしたのでそのままになってました。

> 自分のだとこうなりません。

read_csv() で読み込んだあとに質問者さんが DataFrame を弄った結果おかしくなってしまったのではないでしょうか。
先程教えていただいた Kaggle のサイトからダウンロードしてきた csv を使っても同じ結果になることは確認しました。
read_csv した直後に回答のコードを試してみてください。

[Pablito]

すいません(-_-;)
なかなかうまくいきません(´;ω;｀)
質問を編集して画像を載せたので、
ご確認頂き、フィードバックを頂けませんでしょうか？？？

[tiitoi]

すいません。コメントに気づくのが遅くなってしまいました。
すでに解決済みかもしれませんが、一応回答を追記しました。