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法學研究Python Pandas - 使用Seaborn繪製按類別變數分組的垂直條形圖
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。透過在barplot()方法中傳遞變數作為x或y座標，繪製按類別變數分組的垂直條形圖。
假設我們的資料集如下，以CSV檔案的形式表示：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")繪製按類別變數分組的垂直條形圖：
sb.barplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"])
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")
# plotting vertical bar plots grouped by a categorical variable
sb.barplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"])
# 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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