使用 DataFrame绘制男女在不同职业类别下的平均薪资柱状图

首先，我们需要准备好包含男女职业信息和薪资信息的DataFrame。假设我们的DataFrame长这样：

import pandas as pd

data = {
    'gender': ['male', 'male', 'female', 'female', 'male', 'female', 'male', 'female'],
    'occupation': ['engineer', 'manager', 'doctor', 'lawyer', 'teacher', 'nurse', 'programmer', 'designer'],
    'salary': [80000, 100000, 120000, 90000, 60000, 50000, 85000, 70000]
}

df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们可以使用`groupby`方法对职业类别和性别进行分组，并计算每个组的平均薪资：

grouped = df.groupby(['occupation', 'gender'])['salary'].mean().reset_index()

最后，我们可以使用`matplotlib`绘制柱状图：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))

# 绘制男性平均薪资柱状图
male_data = grouped[grouped['gender'] == 'male']
ax.bar(male_data['occupation'], male_data['salary'], color='blue', label='Male')

# 绘制女性平均薪资柱状图
female_data = grouped[grouped['gender'] == 'female']
ax.bar(female_data['occupation'], female_data['salary'], color='pink', label='Female')

# 设置图表标题和坐标轴标签
ax.set_title('Average salary by occupation and gender')
ax.set_xlabel('Occupation')
ax.set_ylabel('Salary')

# 添加图例
ax.legend()

plt.show()

这样就可以得到男女在不同职业类别下的平均薪资柱状图了。