पायथन पैंडास - सीबॉर्न के साथ पॉइंट प्लॉट बनाएं और अवलोकनों का मानक विचलन दिखाएं

सीबॉर्न में पॉइंट प्लॉट का उपयोग बिंदु अनुमानों और विश्वास अंतराल को स्कैटर प्लॉट ग्लिफ्स का उपयोग करके दिखाने के लिए किया जाता है। इसके लिए seaborn.pointplot() का उपयोग किया जाता है। pointplot() विधि में विश्वास अंतराल ci पैरामीटर का मान "sd" रखकर अवलोकनों का मानक विचलन प्रदर्शित करें।

मान लीजिए हमारा डेटासेट CSV फ़ाइल के रूप में Cricketers.csv है।

सबसे पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें:

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

CSV फ़ाइल से डेटा पैंडास DataFrame में लोड करें:

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

"Academy" और "Age" के साथ पॉइंट प्लॉट बनाना। विश्वास अंतराल पैरामीटर का मान "sd" रखकर अवलोकनों का मानक विचलन प्रदर्शित करें:

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

उदाहरण

पूरा कोड निम्नलिखित है:

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# CSV फ़ाइल से डेटा पैंडास DataFrame में लोड करें
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers.csv")
sb.set_theme(style="darkgrid")
# Academy और Age के साथ पॉइंट प्लॉट बनाना
# विश्वास अंतराल पैरामीटर का मान "sd" रखकर अवलोकनों का मानक विचलन प्रदर्शित करें
sb.pointplot(x='Academy', y='Age', data=dataFrame, ci="sd")
# प्रदर्शित करें
plt.show()

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा: