Python Pandas - 使用 Seaborn 繪製條形圖並設定誤差棒的帽

用於展示點估計和置信區間。使用 seaborn.barplot()。使用 capsize 引數為誤差棒設定帽。

假設我們的資料集以 CSV 檔案的形式如下 - Cricketers2.csv

首先，匯入所需的庫 -

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

將資料從 CSV 檔案載入到 Pandas DataFrame 中 -

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

使用 capsize 引數為誤差棒設定帽 -

sb.barplot(x=dataFrame["Role"], y=dataFrame["Matches"], capsize=.3)

範例

以下為程式碼 -

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")

sb.set_theme(style="darkgrid")

# bar plot
# setting caps to the error bars using the capsize parameter
sb.barplot(x=dataFrame["Role"], y=dataFrame["Matches"], capsize=.3)

# display
plt.show()

輸出

該程式碼將生成以下輸出 -

AmitDiwan

更新日期: 2021 年 10 月 4 日

819 次瀏覽

啟動您的 職業

透過完成課程獲得認證

開始