पायथन पांडा - सीबोर्न के साथ एक श्रेणीगत चर द्वारा समूहीकृत एक ऊर्ध्वाधर वायलिन प्लॉट बनाएं

सीबॉर्न में वायलिन प्लॉट का उपयोग बॉक्सप्लॉट और कर्नेल घनत्व अनुमान के संयोजन को आकर्षित करने के लिए किया जाता है। इसके लिए Seaborn.violinplot() का इस्तेमाल किया जाता है। हम एक स्पष्ट चर द्वारा समूहीकृत स्तंभों के साथ वायलिन की साजिश रचेंगे।

मान लें कि CSV फ़ाइल के रूप में हमारा डेटासेट निम्नलिखित है - Cricketers.csv

सबसे पहले, आवश्यक पुस्तकालयों को आयात करें -

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

CSV फ़ाइल से पंडों के डेटाफ़्रेम में डेटा लोड करें -

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

भूमिका और आयु के साथ वायलिन प्लॉट प्लॉट करना एक श्रेणीगत चर द्वारा समूहीकृत -

sb.violinplot(x = 'Role', y = "Age", data = dataFrame)

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है -

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
# grouped by a categorical variable
sb.violinplot(x = 'Role', y = "Age", data = dataFrame)

# display
plt.show()

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -