Python Pandas - 使用 Seaborn 绘制条形图并设置误差棒的帽

用于展示点估计和置信区间。使用 seaborn.barplot()。使用 capsize 参数为误差棒设置帽。

假设我们的数据集以 CSV 文件的形式如下 - Cricketers2.csv

首先，导入所需的库 -

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

将数据从 CSV 文件加载到 Pandas DataFrame 中 -

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

使用 capsize 参数为误差棒设置帽 -

sb.barplot(x=dataFrame["Role"], y=dataFrame["Matches"], capsize=.3)

范例

以下为代码 -

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")

sb.set_theme(style="darkgrid")

# bar plot
# setting caps to the error bars using the capsize parameter
sb.barplot(x=dataFrame["Role"], y=dataFrame["Matches"], capsize=.3)

# display
plt.show()

输出

该代码将生成以下输出 -

AmitDiwan

更新日期: 2021 年 10 月 4 日

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