Python Pandas – 使用Seaborn绘制条形图并通过传递显式顺序来控制swarm顺序

Seaborn中的条形图用于将点估计和置信区间作为矩形条显示。使用seaborn.barplot()方法。通过传递显式顺序来控制排序，即基于特定列的排序使用 order 参数。

假设以下是我们的数据集，以CSV文件的形式存储 – 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文件加载数据到Pandas DataFrame –

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

使用Matches和Academy列绘制水平条形图。通过传递显式顺序来控制排序，即基于“Academy”的排序使用order参数 –

sb.barplot(x = dataFrame["Academy"], y = dataFrame["Matches"],order = ["Victoria", "Western Australia", "South Australia", "Tasmania"])

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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\Cricketers2.csv")

# 使用Matches和Academy列绘制水平条形图
# 通过传递显式顺序来控制排序，即基于“Academy”的排序使用order参数
sb.barplot(x = dataFrame["Academy"], y = dataFrame["Matches"],order = ["Victoria", "Western Australia", "South Australia", "Tasmania"])

# 显示
plt.show()