数据结构
网络
关系数据库管理系统 (RDBMS)
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C语言编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
服装学
法学Python Pandas - 使用Seaborn绘制点图并通过显式顺序控制顺序
Seaborn中的点图使用散点图符号显示点估计和置信区间。 seaborn.pointplot() 用于此目的。对于显式顺序，请使用 pointplot() 方法的 **order** 参数。
假设我们的数据集如下所示，以CSV文件的形式：Cricketers.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\Cricketers.csv")使用“Academy”和“Age”绘制点图。通过传递显式顺序来控制顺序，即根据“Academy”排序。使用order参数进行排序：
sb.pointplot( x = 'Academy',y = 'Age', data = dataFrame, order=["Tasmania", "South Australia", "Victoria"] )
示例
以下是完整的代码：
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\Cricketers.csv")
sb.set_theme(style="darkgrid")
# plotting point plot with Academy and Age
# Control order by passing an explicit order i.e. ordering on the basis of "Academy"
# ordering using the order parameter
sb.pointplot( x = 'Academy',y = 'Age', data = dataFrame, order=["Tasmania", "South Australia", "Victoria"] )
# display
plt.show()输出
这将产生以下输出：
更新于：2021年9月30日
395 次查看
广告