पायथन पांडा - सीबॉर्न के साथ एक श्रेणीगत चर द्वारा समूहीकृत ऊर्ध्वाधर बिंदु भूखंडों का एक सेट बनाएं

सीबॉर्न में प्वाइंट प्लॉट का उपयोग स्कैटर प्लॉट ग्लिफ़ का उपयोग करके बिंदु अनुमान और आत्मविश्वास अंतराल दिखाने के लिए किया जाता है। इसके लिए Seaborn.pointplot() का इस्तेमाल किया जाता है। श्रेणीबद्ध चर द्वारा समूहीकृत लंबवत बिंदु प्लॉट के लिए, वेरिएबल को पॉइंटप्लॉट () के मान के रूप में सेट करें।

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")

एक श्रेणीगत चर द्वारा समूहीकृत लंबवत बिंदु प्लॉट -

sb.pointplot(dataFrame['Role'],dataFrame['Age'])

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")

sb.set_theme(style="darkgrid")

# vertical point plot grouped by a categorical variable
sb.pointplot(dataFrame['Role'],dataFrame['Age'])

# display
plt.show()

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा -