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法學Python Pandas - 使用Seaborn繪製點圖並透過顯式順序控制順序
Seaborn中的點圖使用散點圖符號顯示點估計和置信區間。 seaborn.pointplot() 用於此目的。對於顯式順序，請使用 pointplot() 方法的 **order** 引數。
假設我們的資料集如下所示，以CSV檔案的形式：Cricketers.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\Cricketers.csv")使用“Academy”和“Age”繪製點圖。透過傳遞顯式順序來控制順序，即根據“Academy”排序。使用order引數進行排序：
sb.pointplot( x = 'Academy',y = 'Age', data = dataFrame, order=["Tasmania", "South Australia", "Victoria"] )
示例
以下是完整的程式碼：
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\Cricketers.csv")
sb.set_theme(style="darkgrid")
# plotting point plot with Academy and Age
# Control order by passing an explicit order i.e. ordering on the basis of "Academy"
# ordering using the order parameter
sb.pointplot( x = 'Academy',y = 'Age', data = dataFrame, order=["Tasmania", "South Australia", "Victoria"] )
# display
plt.show()輸出
這將產生以下輸出：
更新於：2021年9月30日
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