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法律研究Python Pandas - 使用Seaborn繪製具有兩個類別變數巢狀分組的垂直條形圖
Seaborn中的條形圖用於顯示點估計和置信區間作為矩形條。為此使用**seaborn.barplot()**。透過使用x、y或**hue**引數傳遞類別變數，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所示，它是一個CSV檔案：Cricketers2.csv
首先，匯入所需的庫：
import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
將CSV檔案中的資料載入到Pandas DataFrame中：
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers2.csv")
繪製按兩個類別變數分組的垂直條形圖。hue引數也已設定
sb.barplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"], hue = "Academy", data= dataFrame)
示例
程式碼如下：
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 two categorical variables
# hue parameter also set
sb.barplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"], hue = "Academy", data= dataFrame)
# display
plt.show()輸出
這將產生以下輸出：
更新於：2021年9月29日
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