在 Python 中，要按多个列对 CSV 文件进行排序，我们可以使用 Python Pandas 库提供的 'sort_values()' 方法。此方法用于通过将列名作为参数来排序值。一些常见的按多个列排序 CSV 文件的方法如下。sort_values()：按多个列排序 DataFrame。不使用 inplace 的 sort_values()：按... 阅读更多

Seaborn 中的计数图用于使用条形图显示每个分类箱中观察值的计数。seaborn.countplot() 用于此目的。使用 facecolor、linewidth 和 edgecolor 参数设置条形样式。假设以下是我们以 CSV 文件形式的数据集 - Cricketers.csv首先，导入所需的库 -import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame 中 -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")使用 facecolor、linewidth 和 edgecolor 参数设置条形样式 -sb.countplot(dataFrame["Age"], facecolor=(0, 0.0, 0, 0), linewidth=3, edgecolor=sb.color_palette("dark", 2))示例以下... 阅读更多

Seaborn 中的点图用于使用散点图符号显示点估计和置信区间。seaborn.pointplot() 用于此目的。使用 capsize 参数为误差线设置上限。假设以下是我们以 CSV 文件形式的数据集 - Cricketers.csv首先，导入所需的库 -import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame 中 -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")使用 capsize 参数设置误差线上限 -sb.pointplot(dataFrame['Role'], dataFrame['Age'], capsize=.3)示例以下... 阅读更多

Seaborn 中的箱线图用于绘制箱线图以显示关于类别的分布。seaborn.boxplot() 用于此目的。要控制顺序，请使用 order 参数。假设以下是我们以 CSV 文件形式的数据集 - Cricketers.csv首先，导入所需的库 -import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame 中 -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")绘制 Academy 和 Age 的箱线图。通过传递显式顺序控制箱顺序，即根据“Academy”排序。使用... 阅读更多

Seaborn 中的小提琴图用于绘制箱线图和核密度估计的组合。seaborn.violinplot() 用于此目的。使用 order 参数排序并使用 inner 参数设置观察值。假设以下是我们以 CSV 文件形式的数据集 - Cricketers.csv首先，导入所需的库 -import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame 中 -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")绘制 Role 和 Age 列的水平小提琴图。使用 order 参数排序并使用 inner 参数设置观察值 -sb.violinplot(x = 'Age', y = ... 阅读更多

Seaborn 中的箱线图用于绘制箱线图以显示关于类别的分布。要创建垂直箱线图，请使用 seaborn.boxplot()。假设以下是我们以 CSV 文件形式的数据集 - Cricketers.csv首先，导入所需的库 -import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame 中 -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")绘制 Academy 和 Age 的垂直箱线图 -sb.boxplot( x = 'Academy', y = 'Age', data = dataFrame )示例以下... 阅读更多

要绘制水平条形图，请使用 pandas.DataFrame.plot.barh。条形图显示离散类别之间的比较。首先，导入所需的库 -import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt创建具有 4 列的 Pandas DataFrame -dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['Bentley', 'Lexus', 'BMW', 'Mustang', 'Mercedes', 'Jaguar'], "Cubic_Capacity": [2000, 1800, 1500, 2500, 2200, 3000], "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 6000], "Units_Sold": [ 100, 110, 150, 80, 200, 90] })使用 plot.barh() 绘制水平条形图 -dataFrame.plot.barh(x='Car', y='Cubic_Capacity', title='Car Specifications', color='blue') 示例以下... 阅读更多

Seaborn 中的计数图用于使用条形图显示每个分类箱中观察值的计数。seaborn.countplot() 用于此目的。假设以下是我们以 CSV 文件形式的数据集 - Cricketers.csv首先，导入 3 个所需的库 -import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame 中 -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv") 示例以下... 阅读更多

seaborn.pointplot() 用于创建点图。假设以下是我们以 CSV 文件形式的数据集 - Cricketers.csv首先，导入 3 个所需的库 -import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame 中 -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")绘制 Age 和 Weight 列的点图 -sb.pointplot(x =dataFrame["Age"], y = dataFrame["Weight"], data = dataFrame)示例以下... 阅读更多

Seaborn 中的条形图用于将点估计和置信区间显示为矩形条。seaborn.barplot() 用于此目的。假设以下是我们以 CSV 文件形式的数据集 - Cricketers.csv首先，导入 3 个所需的库 -import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame 中 -dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")绘制 Height 列的条形图 -sb.barplot(x =dataFrame["Height"])示例以下... 阅读更多