SeaBorn으로 산점도 만들기 – Python Pandas

Seaborn의 SactterPlot은 여러 의미 그룹화 가능성이 있는 산점도를 그리는 데 사용됩니다. 이를 위해 seaborn.scatterplot()가 사용됩니다.

다음이 CSV 파일 형식의 데이터세트라고 가정해 보겠습니다. Cricketers.csv

먼저 필요한 3개의 라이브러리를 가져옵니다 -

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

CSV 파일에서 Pandas DataFrame으로 데이터 로드 -

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

연령 및 체중(kgs)을 사용하여 산점도를 플로팅합니다. "역할"로 설정된 색조 매개변수 -

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

예시

다음은 코드입니다 -

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()

출력

이것은 다음과 같은 예를 생성할 것입니다 -

예시

색조 매개변수를 설정하지 않은 다른 예를 살펴보겠습니다. 다음은 코드입니다 -

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()

출력

이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -