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法律研究Python Pandas - 使用 Seaborn 繪製一組按類別變數分組的垂直點圖
Seaborn 中的點圖用於使用散點圖符號顯示點估計和置信區間。seaborn.pointplot() 用於此目的。對於按類別變數分組的垂直點圖，將變數設定為 pointplot() 的值。
假設以下資料集以 CSV 檔案的形式給出 - 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")
按類別變數分組的垂直點圖 -
sb.pointplot(dataFrame['Role'],dataFrame['Age'])
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\Cricketers.csv")
sb.set_theme(style="darkgrid")
# vertical point plot grouped by a categorical variable
sb.pointplot(dataFrame['Role'],dataFrame['Age'])
# display
plt.show()輸出
這將產生以下輸出 -
更新於: 2021-09-30
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