Python Pandas - 在 Seaborn 中按两个分类变量绘制具有嵌套分组的垂直条形图

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。通过使用 x、y 或色调参数传递分类变量，绘制按分类变量分组的垂直条形图。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")

绘制按两个分类变量分组的垂直条形图。色调参数也设置了

sb.barplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"], hue = "Academy", data= dataFrame)

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")

#绘制由两个分类变量分组的垂直条形图
#色调参数也设置了
sb.barplot(x = dataFrame["Role"], y = dataFrame["Matches"], hue = "Academy", data= dataFrame)

#展示
plt.show()

这将产生以下输出 -