使用SeaBorn Python Pandas创建散点图

Seaborn中的SactterPlot用于绘制具有几个语义分组的散点图。可使用seaborn.scatterplot()来完成此操作。

让我们假设以下是我们的数据集，以CSV文件的形式表示 − Cricketers.csv

首先，导入所需的3个库 −

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

将数据从CSV文件加载到Pandas DataFrame中 −

dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")

使用年龄和体重（kg）绘制散点图。将hue参数设置为“角色” −

sb.scatterplot(dataFrame['Age'],dataFrame['Weight'], hue=dataFrame['Role'])

示例

以下是代码 −

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 将数据从CSV文件加载到Pandas DataFrame中：
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")

# 使用年龄和体重（kg）绘制散点图。hue参数设置为“角色”。
sb.scatterplot(dataFrame['Age'],dataFrame['Weight'], hue=dataFrame['Role'])

plt.ylabel("Weight (kgs)")
plt.show()

输出

这将产生以下示例 −

使用SeaBorn Python Pandas创建散点图

示例

让我们看另一个示例，其中我们未设置hue参数。以下是代码−

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 将数据从CSV文件加载到Pandas DataFrame中：
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")

# 使用年龄和体重绘制散点图，体重以kg为单位。
sb.scatterplot(dataFrame['Age'],dataFrame['Weight'])

plt.ylabel("Weight (kgs)")
plt.show()