我有一个数据框列，其中包含通过以下函数获得的相应行血压收缩值和舒张值的类别:
def classify_bp(row):
if row.SYS < 120 and row.DIA < 80:
return "normal"
elif (row.SYS >= 120 and row.SYS <= 129) and row.DIA < 80:
return "elevated"
elif (row.SYS >= 130 and row.SYS <= 139) or (row.DIA >= 80 and row.DIA <= 89):
return "stage1"
elif (row.SYS >= 140 and row.SYS <= 179) or (row.DIA >= 90 and row.DIA <= 119):
return "stage2"
elif row.SYS > 180 or row.DIA > 120:
return "crisis"
如果我将此函数应用于血压读数数据帧，我可以生成一个名为"bp_class"的新df列，每行具有适当的血压读数分类.
如果我将value_counts()函数应用于该列，则得到以下结果:
df_simple["bp_class"].value_counts(sort=False)
normal 37
stage1 34
elevated 15
我想制作一个x轴上有5个类别的seaborn柱状图，可能总是以相同的函数顺序(正常、升高、阶段1、阶段2、危机)和每个的频率，包括观察值为零的类别(value_counts()函数不知道).
