PythonPandas-Seabornを使用してカテゴリ変数でグループ化された垂直バイオリン図を描画します

Seabornのバイオリン図は、箱ひげ図とカーネル密度推定の組み合わせを描くために使用されます。これにはseaborn.violinplot（）が使用されます。カテゴリ変数でグループ化された列を使用して、バイオリン図をプロットします。

以下がCSVファイル形式のデータセットであるとしましょう-Cricketers.csv

まず、必要なライブラリをインポートします-

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする-

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers.csv")

カテゴリ変数でグループ化された役割と年齢のバイオリン図のプロット-

sb.violinplot(x = 'Role', y = "Age", data = dataFrame)

例

以下はコードです-

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

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

# plotting violin plot with Role and Age
# grouped by a categorical variable
sb.violinplot(x = 'Role', y = "Age", data = dataFrame)

# display
plt.show()

出力

これにより、次の出力が生成されます-