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

सीबॉर्न में बार प्लॉट का उपयोग बिंदु अनुमानों और विश्वास अंतराल को आयताकार बार्स के रूप में दिखाने के लिए किया जाता है। इसके लिए seaborn.barplot() का उपयोग किया जाता है। विश्वास अंतराल ci पैरामीटर का मान sd रखकर अवलोकनों का मानक विचलन प्रदर्शित करें।

मान लीजिए हमारा डेटासेट CSV फ़ाइल के रूप में Cricketers2.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\\Cricketers2.csv")

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

sb.barplot(x="Academy", y="Matches", data=dataFrame, ci="sd")

उदाहरण

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\\Cricketers2.csv")
sb.set_theme(style="darkgrid")
# Academy और Matches के साथ बार प्लॉट बनाना
# विश्वास अंतराल पैरामीटर का मान "sd" रखकर अवलोकनों का मानक विचलन प्रदर्शित करें
sb.barplot(x="Academy", y="Matches", data=dataFrame, ci="sd")
# प्रदर्शित करें
plt.show()

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा: