Python Pandas – 使用 Seaborn 绘制按类别变量分组的垂直点图

Seaborn 中的 Point Plot 用于使用散点图图形显示点估计和置信区间。使用 seaborn.pointplot()。对于按类别变量分组的垂直点图，请将变量设置为 pointplot() 的值。

假设以下是我们的数据集，以 CSV 文件的形式 – Cricketers.csv

首先，导入所需的库 –

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

将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中 –

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

按类别变量分组的垂直点图 –

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

更多Pandas文章，请阅读：Pandas教程

示例

下面是代码 –

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

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

sb.set_theme(style="darkgrid")

# 按类别变量分组的垂直点图
sb.pointplot(dataFrame['Role'],dataFrame['Age'])

# 显示
plt.show()