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法律研究Python Pandas - 使用 Seaborn 繪製條形圖並顯示觀測值的標準差
Seaborn 中的條形圖用於顯示點估計和置信區間作為矩形條。seaborn.barplot() 用於此目的。使用置信區間 ci 引數值 **sd** 顯示觀測值的標準差。
假設以下資料集以 CSV 檔案的形式提供：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")繪製帶有學院和比賽數量的條形圖。使用置信區間引數值“sd”顯示觀測值的標準差：
sb.barplot(x = "Academy", y = "Matches",data = dataFrame, ci = "sd")
示例
以下是程式碼：
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")
# plotting bar plot with Academy and Matches
# Display Standard Deviation of Observations using confidence interval parameter value "sd"
sb.barplot(x = "Academy", y = "Matches",data = dataFrame, ci = "sd")
# display
plt.show()輸出
這將產生以下輸出：
更新於： 2021-09-30
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