Python Pandas - 使用Seaborn绘制具有两个类别变量嵌套分组的垂直条形图

Seaborn中的条形图用于显示点估计和置信区间作为矩形条。为此使用**seaborn.barplot()**。通过使用x、y或**hue**参数传递类别变量，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所示，它是一个CSV文件：Cricketers2.csv

首先，导入所需的库：

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

将CSV文件中的数据加载到Pandas DataFrame中：

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

绘制按两个类别变量分组的垂直条形图。hue参数也已设置

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

示例

代码如下：

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 two categorical variables
# hue parameter also set
sb.barplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"], hue = "Academy", data= dataFrame)

# 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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