Python Pandas – 使用Seaborn绘制点图并为误差栏设置帽子

Seaborn中的点图(Point Plot)用于使用散点图形状显示点估计和置信区间。这可以使用seaborn.pointplot()函数实现。使用 capsize 参数为误差栏设置帽子。

下面是一个CSV文件形式的数据集示例 − Cricketers.csv

首先，导入所需库 −

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

从CSV文件中加载数据到Pandas DataFrame中 −

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

使用capsize参数为误差栏设置帽子 −

sb.pointplot(dataFrame['Role'],dataFrame['Age'], capsize=.3)

更多Pandas文章，请阅读：Pandas教程

示例

以下是代码 −

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

# 从CSV文件中加载数据到Pandas DataFrame中
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")

sb.set_theme(style="darkgrid")

# point plot
# 使用capsize参数为误差栏设置帽子
sb.pointplot(dataFrame['Role'],dataFrame['Age'], capsize=.3)

# 显示图形
plt.show()