Python Pandas – 使用Seaborn绘制两个分类变量的嵌套分组的垂直条形图

Seaborn中的Bar Plot用于将点估计和置信区间显示为矩形条。使用 seaborn.barplot() 进行这个操作。通过使用x，y或 hue 参数传递分类变量来绘制分组的垂直条形图。

假设以下是我们的数据集，以CSV文件的形式表示 − 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文件中加载数据到Pandas DataFrame中 −

dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers2.csv")

绘制两个分类变量分组的垂直条形图。还设置了hue参数

sb.barplot(x=dataFrame["Role"], y=dataFrame["Matches"], hue="Academy", data=dataFrame)

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\Cricketers2.csv")

# 绘制两个分类变量的分组的垂直条形图
# 还设置hue参数
sb.barplot(x=dataFrame["Role"], y=dataFrame["Matches"], hue="Academy", data=dataFrame)

# 显示
plt.show()