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Python -按c_rating创建平均估计工资的条形图,但按性别创建facet_wrap

Python是一种高级编程语言,具有简洁、易读、易学的特点。它被广泛应用于前端开发、后端开发、数据分析、人工智能等领域。下面是对于给定问题的答案:

问题:Python -按c_rating创建平均估计工资的条形图,但按性别创建facet_wrap。

回答:要按照c_rating创建平均估计工资的条形图,并按性别创建facet_wrap,可以使用Python中的数据可视化库matplotlib和seaborn来实现。

首先,需要导入所需的库:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

接下来,假设我们有一个包含以下列的数据集:

  • c_rating:评级
  • gender:性别
  • estimated_salary:估计工资

我们可以使用pandas库读取数据集,并根据c_rating和gender进行分组计算平均估计工资:

代码语言:txt
复制
# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 按c_rating和gender进行分组计算平均估计工资
avg_salary = data.groupby(['c_rating', 'gender'])['estimated_salary'].mean().reset_index()

接下来,可以使用seaborn库绘制条形图,并使用facet_wrap按性别创建子图:

代码语言:txt
复制
# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(10, 6))

# 使用seaborn绘制条形图
sns.barplot(x='c_rating', y='estimated_salary', hue='gender', data=avg_salary)

# 添加标题和标签
plt.title('Average Estimated Salary by c_rating')
plt.xlabel('c_rating')
plt.ylabel('Average Estimated Salary')

# 显示图形
plt.show()

这样就可以得到按c_rating创建平均估计工资的条形图,并按性别创建facet_wrap。

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