Python Pandas - 通过使用 Seaborn 传递显式顺序来绘制条形图并控制群顺序

Seaborn 中的条形图用于将点估计和置信区间显示为矩形条。被使用。通过传递显式顺序来控制排序，即使用order参数基于特定列进行排序。seaborn.barplot()

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 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\\Cricketers2.csv")

使用 Matches 和 Academy 列绘制水平条形图。通过使用 order 参数传递显式命令来控制命令，即在“学院”的基础上进行排序 -

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

示例

以下是代码 -

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\\Cricketers2.csv")

#使用 Matches 和 Academy 绘制水平条形图
# Control order by passing an explicit order i.e. ordering on the basis of "Academy" using order parameter
sb.barplot(x = dataFrame["Academy"], y = dataFrame["Matches"],order = ["Victoria", "Western Australia", "South Australia", "Tasmania"])

#展示
plt.show()

这将产生以下输出 -