質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

ただいまの
回答率

88.33%

maleとfemale、survivedとdiedに分けて描画したい

受付中

回答 1

投稿 編集

  • 評価
  • クリップ 0
  • VIEW 454

Pablito

score 61

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。

実際のグラフ

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)


イメージ1
イメージ2
イメージ3
イメージ4
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。

  • 気になる質問をクリップする

    クリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。

    またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

    クリップを取り消します

  • 良い質問の評価を上げる

    以下のような質問は評価を上げましょう

    • 質問内容が明確
    • 自分も答えを知りたい
    • 質問者以外のユーザにも役立つ

    評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。

    質問の評価を上げたことを取り消します

  • 評価を下げられる数の上限に達しました

    評価を下げることができません

    • 1日5回まで評価を下げられます
    • 1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます

    質問の評価を下げる

    teratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。

    • プログラミングに関係のない質問
    • やってほしいことだけを記載した丸投げの質問
    • 問題・課題が含まれていない質問
    • 意図的に内容が抹消された質問
    • 過去に投稿した質問と同じ内容の質問
    • 広告と受け取られるような投稿

    評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。

    質問の評価を下げたことを取り消します

    この機能は開放されていません

    評価を下げる条件を満たしてません

    評価を下げる理由を選択してください

    詳細な説明はこちら

    上記に当てはまらず、質問内容が明確になっていない質問には「情報の追加・修正依頼」機能からコメントをしてください。

    質問の評価を下げる機能の利用条件

    この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。

質問への追記・修正、ベストアンサー選択の依頼

  • can110

    2019/08/16 16:27 編集

    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。

    キャンセル

回答 1

+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)

イメージ説明

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)

投稿

編集

  • 回答の評価を上げる

    以下のような回答は評価を上げましょう

    • 正しい回答
    • わかりやすい回答
    • ためになる回答

    評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。

  • 回答の評価を下げる

    下記のような回答は推奨されていません。

    • 間違っている回答
    • 質問の回答になっていない投稿
    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

    評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。

  • 2019/08/16 16:45

    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。

    キャンセル

  • 2019/08/16 16:51 編集

    > 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。

    キャンセル

  • 2019/08/16 17:13

    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???

    キャンセル

  • 2019/08/29 15:24

    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。

    キャンセル

15分調べてもわからないことは、teratailで質問しよう!

  • ただいまの回答率 88.33%
  • 質問をまとめることで、思考を整理して素早く解決
  • テンプレート機能で、簡単に質問をまとめられる

関連した質問

同じタグがついた質問を見る