Python Pandas - 使用 Seaborn 在箱形图顶部绘制大量观察结果
Seaborn 中的 Swarm Plot 用于绘制具有非重叠点的分类散点图。用于此。使用.seaborn.swarmplot()seaborn.boxplot()
假设以下是 CSV 文件形式的数据集 - Cricketers2.csv
首先,导入所需的库 -
import seaborn as sbimport pandas as pd
import numpy as np
importmatplotlib.pyplotas plt
将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中 -
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers2.csv")
在箱线图上绘制大量观察结果 -
sb.boxplot(x = "Matches", y = "Role", data= dataFrame, whis=np.inf)sb.swarmplot(x = "Matches", y = "Role", data= dataFrame, color=".3")
示例
以下是代码
import seaborn as sb输出结果import pandas as pd
import numpy as np
importmatplotlib.pyplotas plt
#将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers2.csv")
sb.set_theme(style="whitegrid")
#在箱线图上绘制大量观察结果
sb.boxplot(x = "Matches", y = "Role", data= dataFrame, whis=np.inf)
sb.swarmplot(x = "Matches", y = "Role", data= dataFrame, color=".3")
#展示
plt.show()
这将产生以下输出
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