पायथन पैंडास - सीबॉर्न के साथ श्रेणीबद्ध चर द्वारा समूहित वर्टिकल पॉइंट प्लॉट का सेट बनाएं

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। श्रेणीबद्ध चर द्वारा समूहित वर्टिकल पॉइंट प्लॉट के लिए, चर को pointplot() के मान के रूप में सेट 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")

श्रेणीबद्ध चर द्वारा समूहित वर्टिकल पॉइंट प्लॉट:

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

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\\Cricketers.csv")
sb.set_theme(style="darkgrid")
# श्रेणीबद्ध चर द्वारा समूहित वर्टिकल पॉइंट प्लॉट
sb.pointplot(dataFrame['Role'], dataFrame['Age'])
# प्रदर्शित करें
plt.show()

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा: