Python Pandas - Seaborn을 사용하여 점 플롯을 그리고 관측값의 표준 편차 표시

Seaborn의 포인트 플롯은 산점도 글리프를 사용하여 포인트 추정 및 신뢰 구간을 표시하는 데 사용됩니다. 이를 위해 seaborn.pointplot()이 사용됩니다. 신뢰 구간 ci 매개변수 값 "sd를 사용하여 관측치의 표준 편차 표시 " pointplot() 메서드에서.

다음이 CSV 파일 형식의 데이터세트라고 가정해 보겠습니다. Cricketers.csv

먼저 필요한 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")

"Academy"와 "Age"로 점 플롯을 플로팅합니다. 신뢰 구간 매개변수 값 "sd"를 사용하여 관측치의 표준 편차 표시

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

예시

다음은 전체 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")

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()

출력

이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -