Python Pandas – 使用Seaborn在小提琴图上绘制大量观测值
Seaborn中的Swarm Plot用于绘制一个具有非重叠点的分类散点图。seaborn.swarmplot()用于这个操作,利用violinplot()在小提琴图上绘制一些观测值。
假设以下是我们的数据集,以CSV格式存储 − Cricketers2.csv
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\Cricketers2.csv")
在小提琴图上绘制大量观测值 −
sb.violinplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"])
sb.swarmplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"], color="white")
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样例
以下是代码 −
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\Cricketers2.csv")
sb.set_theme(style="whitegrid")
# 在小提琴图上绘制大量观测值
sb.violinplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"])
sb.swarmplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"], color="white")
# 显示
plt.show()
输出
这将产生以下输出 −