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Python Pandas-一連の水平ポイントプロットを描画しますが、ポイントをSeabornに接続するための線は描画しません


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。ポイントを結ぶ線を描画しないようにするには、「結合」を設定するだけです。 ” pointplot()のパラメータ 誤りへの方法 。

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")

次に、水平点プロットをプロットします。 「join」パラメータはFalseに設定され、ポイントを接続するための線の描画を回避します-

sb.pointplot(x = 'Age', y = 'Academy', data = dataFrame, join=False)

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")

# Horizontal point plot
# join is set as false to avoid drawing lines to connect points
# join is set using the join parameter
sb.pointplot(x = 'Age', y = 'Academy', data = dataFrame, join=False)

# display
plt.show()

出力

これにより、次の出力が生成されます-

Python Pandas-一連の水平ポイントプロットを描画しますが、ポイントをSeabornに接続するための線は描画しません


  1. Python Pandas-バイオリン図を描き、Seabornで四分位数を水平線として設定します

    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。 seaborn.violinplot()が使用されます。 内側を使用して四分位数を水平線として設定します 値が四分位のパラメータ 。 以下がCSVファイルの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- dataF

  2. PythonPandas-Seabornを使用して箱ひげ図の上に観測の群れを描画します

    SeabornのSwarmPlotは、重複しないポイントを持つカテゴリ散布図を描画するために使用されます。これにはseaborn.swarmplot()が使用されます。 seaborn.boxplot()を使用して、箱ひげ図の上に観測値の群れを描画します。 以下がCSVファイルの形式のデータセットであるとしましょう-Cricketers2.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 numpy as np import matplotlib.pyplot as plt CSVファイルか