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 sb
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")

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
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