Python Pandas – 用 Seaborn 按两个分类变量分组

Seaborn 中的 Swarm Plot 用于绘制带有非重叠点的分类散点图。使用 seaborn.swarmplot() 来实现此功能。要按两个分类变量分组小群体，请使用 swarmplot() 中的 x、y 或 hue 参数设置这些变量。

假设以下内容是我们的数据集，格式为 CSV 文件： Cricketers2.csv

首先，导入所需的库 –

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\Cricketers2.csv")

按两个分类变量分组小群体 –

sb.swarmplot(x="Role", y="Matches", hue="Academy", data=dataFrame)

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示例

以下是代码 –

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\Cricketers2.csv")

# 设置主题
sb.set_theme(style="whitegrid")

# 按两个分类变量分组小群体 -
sb.swarmplot(x="Role", y="Matches", hue="Academy", data=dataFrame)

# 显示
plt.show()