Seaborn 中的蜂群图用于绘制具有非重叠点的分类散点图。为此使用 seaborn.swarmplot()。假设我们的数据集以 CSV 文件的形式给出 - Cricketers.csv 首先，导入所需的 3 个库 - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv") 使用年龄和身高（英寸）绘制蜂群图 - sb.swarmplot(x = dataFrame["Age"], y = dataFrame["Height"], data=dataFrame) 示例以下是代码 - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 从 CSV 文件加载数据 ... 阅读更多

要显式命名列，请使用 read_csv() 方法的 names 参数。假设以下是在 Microsoft Excel 中打开的没有标题的 CSV 文件 - 让我们从 CSV 文件加载数据，并使用 names 参数添加标题列 - pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\TeamData.csv", names=['Team', 'Rank_Points', 'Year']) 示例以下是完整代码 - import pandas as pd # 从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\TeamData.csv") print("读取没有标题的 CSV 文件...", dataFrame) # 添加标题 dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\TeamData.csv", names=['Team', 'Rank_Points', 'Year']) # 读取更新后的 CSV print("更新标题后读取 CSV 文件...", dataFrame) 输出这 ... 阅读更多

水平趋势也称为平稳趋势。假设以下为我们的数据集，即 SalesRecords3.csv 首先，导入所需的库 - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesRecords3.csv") 将列转换为 datetime 对象 - dataFrame['Sold_On'] = pd.to_datetime(dataFrame['Sold_On']) 创建下行趋势图 - dataFrame.plot() 示例以下是代码 - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesRecords3.csv") print("读取 CSV 文件...", dataFrame) # 将列转换为 datetime 对象 dataFrame['Sold_On'] = pd.to_datetime(dataFrame['Sold_On']) dataFrame = dataFrame.set_index('Sold_On') ... 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。为此使用 seaborn.violinplot()。假设我们的数据集以 CSV 文件的形式给出 - Cricketers.csv 首先，导入所需的 3 个库 - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv") 绘制 Weight (kgs) 列的小提琴图 - sb.violinplot(dataFrame['Weight']) 示例让我们来看一个例子 - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 从 CSV 文件加载数据 ... 阅读更多

对于堆叠水平条形图，使用 barh() 创建条形图并将参数“stacked”设置为 True - Stacked = True 首先，导入所需的库 - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 创建一个包含 3 列的 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], }) 使用所有列绘制堆叠水平条形图 - dataFrame.plot.barh(stacked=True, title='Car Specifications', color=("orange", "cyan")) 示例以下是完整代码 - import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 创建数据框 dataFrame = pd.DataFrame({"Car": ['Bentley', 'Lexus', ... 阅读更多

eval() 函数也可用于使用指定的列评估行的总和。首先，让我们创建一个包含产品记录的 DataFrame - dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"], "Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500], "Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]}) 使用 eval() 查找总和。结果列中的总和也在 eval() 中提到。表达式显示分配给结果列的总和公式 - dataFrame = dataFrame.eval('Result_Sum = Opening_Stock + Closing_Stock') 示例以下是完整代码 - import pandas as pd dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"], "Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500], "Closing_Stock": [200, ... 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。为此使用 seaborn.boxplot()。假设我们的数据集以 CSV 文件的形式给出 - Cricketers.csv 首先，导入所需的 3 个库 - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv") 示例以下是代码 - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame: dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv") ... 阅读更多

Seaborn 中的散点图用于绘制散点图，并可能包含多个语义分组。为此使用 seaborn.scatterplot()。假设我们的数据集以 CSV 文件的形式给出 - Cricketers.csv 首先，导入所需的 3 个库 - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv") 绘制年龄和体重 (kgs) 的散点图。hue 参数设置为 "Role" - sb.scatterplot(dataFrame['Age'], dataFrame['Weight'], hue=dataFrame['Role']) 示例以下是代码 - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # ... 阅读更多

Seaborn 中的线图用于绘制线图，并可能包含多个语义分组。为此使用 seaborn.lineplot()。假设我们的数据集以 CSV 文件的形式给出 - Cricketers.csv 首先，导入所需的 3 个库 - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame - dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv") 示例以下是代码 - import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 从 CSV 文件加载数据到 Pandas DataFrame dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv") print("读取 ... 阅读更多

Seaborn中的条形图用于显示点估计和置信区间作为矩形条。使用seaborn.barplot()函数。可以通过传递显式顺序来控制顺序，即使用order参数基于特定列进行排序。假设我们的数据集是一个CSV文件：Cricketers2.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：dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers2.csv")。绘制带有“Matches”和“Academy”列的水平条形图。通过传递显式顺序来控制顺序，即……阅读更多