Python Pandas-ポイントプロットを描画し、Seabornでの観測値の標準偏差を表示します

Seabornのポイントプロットは、散布図グリフを使用してポイント推定と信頼区間を表示するために使用されます。これには、seaborn.pointplot（）が使用されます。信頼区間ciパラメーター値"sd を使用して、観測値の標準偏差を表示します "pointplot（）メソッドで。

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")

「アカデミー」と「年齢」でポイントプロットをプロットします。信頼区間パラメーター値「sd」を使用して、観測値の標準偏差を表示します

sb.pointplot( x = 'Academy',y = 'Age', data = dataFrame, ci = "sd")

例

以下は完全なコードです-

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")

sb.set_theme(style="darkgrid")

# plotting point plot with Academy and Age
# Display Standard Deviation of Observations using confidence interval parameter value "sd"
sb.pointplot( x = 'Academy',y = 'Age', data = dataFrame, ci = "sd")

# display
plt.show()

出力

これにより、次の出力が生成されます-