Python Pandas - 使用Seaborn绘制条形图并通过传递显式顺序控制群体顺序

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()。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，如下所示：-Cricketers2.csv

首先，导入所需的库：

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

将CSV文件中的数据加载到Pandas DataFrame中：

dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers2.csv")

绘制带有“比赛”和“学院”列的水平条形图。通过传递显式顺序来控制顺序，即使用order参数基于“学院”列进行排序：

sb.barplot(x = dataFrame["Academy"], y = dataFrame["Matches"],order = ["Victoria", "Western Australia", "South Australia", "Tasmania"])

示例

代码如下：

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers2.csv")

# plotting horizontal bar plots with Matches and Academy
# Control order by passing an explicit order i.e. ordering on the basis of "Academy" using order parameter
sb.barplot(x = dataFrame["Academy"], y = dataFrame["Matches"],order = ["Victoria", "Western Australia", "South Australia", "Tasmania"])

# display
plt.show()

输出

这将产生以下输出：

更新于：2021年10月1日

浏览量：155

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