SeaBornで散布図を作成する– Python Pandas

SeabornのSactterPlotは、いくつかのセマンティックグループ化の可能性がある散布図を描画するために使用されます。これにはseaborn.scatterplot（）が使用されます。

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3つの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")

年齢と体重（kg）で散布図をプロットします。 「役割」として設定された色相パラメータ-

sb.scatterplot(dataFrame['Age'],dataFrame['Weight'], hue=dataFrame['Role'])

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 scatterplot with Age and Weight (kgs)
# hue parameter set as "Role"
sb.scatterplot(dataFrame['Age'],dataFrame['Weight'], hue=dataFrame['Role'])

plt.ylabel("Weight (kgs)")
plt.show()

出力

これにより、次の例が生成されます-

例

色相パラメータを設定していない別の例を見てみましょう。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 scatterplot with Age and Weight
# weight in kgs
sb.scatterplot(dataFrame['Age'],dataFrame['Weight'])

plt.ylabel("Weight (kgs)")
plt.show()

出力

これにより、次の出力が生成されます-