Python Pandas – 绘制Seaborn中的水平小提琴图并使用观测值进行显式排序

在Seaborn中，小提琴图用于绘制箱线图和核密度估计图的组合。可以使用seaborn.violinplot()进行绘制。使用order参数对序列进行排序，并使用inner参数设置观测值。

假设以下是我们的数据集，格式为CSV文件： Cricketers.csv

首先，导入所需的库：

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

从CSV文件加载数据到Pandas DataFrame中：

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

使用角色（Role）和年龄（Age）列绘制水平小提琴图。使用order参数对序列进行排序，并使用inner参数设置观测值：

sb.violinplot(x ='Age', y ="Role", order=["Batsman", "Bowler"], data = dataFrame, inner="stick")

示例

以下是代码：

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

# 从CSV文件加载数据到Pandas DataFrame：
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")

# 使用角色（Role）和年龄（Age）列绘制小提琴图。
# 使用order参数对序列进行排序，并使用inner参数设置观测值：
sb.violinplot(x ='Age', y ="Role", order=["Batsman", "Bowler"], data = dataFrame, inner="stick")

# 显示
plt.show()