Python Pandas – 使用Seaborn绘制小提琴图、控制顺序并显示观察值

Seaborn的小提琴图用于绘制箱线图和核密度估计值的组合。使用seaborn.violinplot()。使用inner参数，其值为stick，将观测值显示为棒状图。

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

首先，导入必需的库：

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Academy和Age绘制小提琴图。通过传递明确的顺序即基于Academy的顺序，控制顺序。使用inner参数，其值为stick，将观测值显示为棒状图：

sb.violinplot(x='Academy', y="Age", order=["Western Australia", "Tasmania","South Australia"], data=dataFrame, inner="stick")

示例

如下是代码：

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Academy和Age绘制小提琴图
# 通过传递明确的顺序即基于Academy的顺序，控制顺序
# 使用inner参数，其值为stick，将观测值显示为棒状图
sb.violinplot(x='Academy', y="Age", order=["Western Australia", "Tasmania","South Australia"], data=dataFrame, inner="stick")

# 显示
plt.show()

输出

这将产生以下输出：