Python Pandas – 通过 Seaborn 绘制一个点图并用明确的顺序控制

Seaborn 中的点图(Point Plot)用于使用散点图表示点估计和置信区间。使用 seaborn.pointplot() 来绘制点图。如果需要明确的顺序，可以使用 pointplot() 方法的 order 参数。

假设以下是我们的数据集，以 CSV 文件的形式：

首先，导入所需的库：

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

从 CSV 文件中将数据加载到 Pandas DataFrame 中：

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

使用“Academy”和“Age”绘制点图。传递一个明确的顺序，即按“Academy”顺序排序。使用 order 参数进行排序：

sb.pointplot(x='Academy', y='Age', data=dataFrame, order=["Tasmania", "South Australia", "Victoria"])

示例：

下面是完整的代码：

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

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

sb.set_theme(style="darkgrid")

# 使用“Academy”和“Age”绘制点图。
# 传递一个明确的顺序，即按“Academy”顺序排序。
# 使用 order 参数进行排序。
sb.pointplot(x='Academy', y='Age', data=dataFrame, order=["Tasmania", "South Australia", "Victoria"])

# 显示
plt.show()