Python Pandas - 使用Seaborn绘制按类别变量分组的垂直条形图

Seaborn中的条形图用于显示点估计和置信区间作为矩形条。seaborn.barplot() 用于此目的。通过在barplot()方法中传递变量作为x或y坐标，绘制按类别变量分组的垂直条形图。

假设我们的数据集如下，以CSV文件的形式表示：Cricketers2.csv

首先，导入所需的库：

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

将数据从CSV文件加载到Pandas DataFrame中：

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

绘制按类别变量分组的垂直条形图：

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

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\Cricketers2.csv")

# plotting vertical bar plots grouped by a categorical variable
sb.barplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"])

# display
plt.show()

输出

这将产生以下输出：

更新于：2021年9月30日

418 次查看

启动您的职业生涯

完成课程获得认证

开始
广告