Seaborn 中的条形图用于将点估计和置信区间显示为矩形条。用于此。以数据集列作为 x 和 y 值绘制水平条形图。使用estimator参数将中值设置为集中趋势的估计值。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 from numpy import median
将 CSV 文件中的数据加载到 Pandas DataFrame 中 -
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers2.csv")
使用估计器参数绘制带有 Matches 和 Academy 的水平条形图以将中值设置为集中趋势的估计值 -
sb.barplot(x = dataFrame["Academy"], y = dataFrame["Matches"], estimator = median)
以下是代码 -
import seaborn as sb import pandas as pd importmatplotlib.pyplotas plt from numpy import median #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 #使用估计器参数将中值设置为集中趋势的估计值 sb.barplot(x = dataFrame["Academy"], y = dataFrame["Matches"], estimator = median) #展示 plt.show()输出结果
这将产生以下输出 -