Python Pandas - 使用 Seaborn 绘制点图并为误差线设置上限

Seaborn 中的点图用于使用散点图字形显示点估计值和置信区间。用于此。使用capsize参数将上限设置为误差线。seaborn.pointplot()

假设以下是 CSV 文件形式的数据集 - Cricketers.csv

首先，导入所需的库 -

import seaborn as sb
import pandas as pd
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\\Cricketers.csv")

使用 capsize 参数将上限设置为误差线 -

sb.pointplot(dataFrame['Role'],dataFrame['Age'], capsize=.3)

示例

以下是代码 -

import seaborn as sb
import pandas as pd
importmatplotlib.pyplotas plt

# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers.csv")

sb.set_theme(style="darkgrid")

# point plot
# setting caps to the error bars using the capsize parameter
sb.pointplot(dataFrame['Role'],dataFrame['Age'], capsize=.3)

# display
plt.show()

这将产生以下输出 -