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法律研究Python Pandas - 绘制条形图并使用中位数作为集中趋势的估计值
Seaborn中的条形图用于显示点估计和置信区间作为矩形条。为此使用seaborn.barplot()。绘制具有数据集列作为x和y值的水平条形图。使用**estimator**参数将**中位数**设置为集中趋势的估计值。
假设以下数据集以CSV文件的形式给出：Cricketers2.csv
首先，导入所需的库：
import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from numpy import median
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estimator参数将中位数设置为集中趋势的估计值，绘制使用比赛和学院的水平条形图：
sb.barplot(x = dataFrame["Academy"], y = dataFrame["Matches"], estimator = median)
示例
以下是代码：
import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import median
# 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
# using the estimator parameter to set median as the estimate of central tendency
sb.barplot(x = dataFrame["Academy"], y = dataFrame["Matches"], estimator = median)
# display
plt.show()输出
这将产生以下输出：
更新于：2021年9月29日
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