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法学Python Pandas - 使用 Seaborn 绘制点图并为误差线设置上限
Seaborn 中的点图用于通过散点图符号显示点估计和置信区间。seaborn.pointplot() 用于此目的。使用 capsize 参数为误差线设置上限。
假设以下内容是我们以 CSV 文件形式的数据集 - 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 capsize 参数为误差线设置上限 -
sb.pointplot(dataFrame['Role'],dataFrame['Age'], capsize=.3)
示例
以下是代码 -
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")
# point plot
# setting caps to the error bars using the capsize parameter
sb.pointplot(dataFrame['Role'],dataFrame['Age'], capsize=.3)
# display
plt.show()输出
这会产生以下输出 -
更新于: 2021-10-04
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