Python Pandas-Seabornで明示的な順序を渡すことにより、バイオリン図を描画し、順序を制御します

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。 順序を使用して明示的な順序を設定します violinplot（）のパラメータ。

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")

役割と年齢でバイオリン図をプロットします。明示的な順序、つまり「役割」に基づく順序を渡すことによって順序を制御します。

sb.violinplot(x = 'Role', y = "Age", order=["Batsman", "Bowler"], 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
# Control order by passing an explicit order i.e. ordering on the basis of "Role"
# ordering set using the order parameter
sb.violinplot(x = 'Role', y = "Age", order=["Batsman", "Bowler"], data = dataFrame)

# display
plt.show()

出力

これにより、次の出力が生成されます-