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法律研究Python Pandas - 使用 Seaborn 绘制一组按类别变量分组的垂直点图
Seaborn 中的点图用于使用散点图符号显示点估计和置信区间。seaborn.pointplot() 用于此目的。对于按类别变量分组的垂直点图，将变量设置为 pointplot() 的值。
假设以下数据集以 CSV 文件的形式给出 - 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")
按类别变量分组的垂直点图 -
sb.pointplot(dataFrame['Role'],dataFrame['Age'])
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")
# vertical point plot grouped by a categorical variable
sb.pointplot(dataFrame['Role'],dataFrame['Age'])
# display
plt.show()输出
这将产生以下输出 -
更新于: 2021-09-30
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