load_dataset('iris') # Make boxplot for one group only sns.boxplot( y=df["sepal_length"] ) #sns.plt.show() (3)绘制经典box图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import seaborn as sns df = sns.load_dataset('iris')
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. | 绘制箱型图 | 使用分组后的数据绘制箱型图背景 | # 导入绘图库importmatplotlib.pyplotasplt# 绘制箱型图plt.figure()grouped_data.boxplot(column='value',by='group')plt.ylabel('Value')plt.title('Boxplot by Group')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7....
bp = df.boxplot(column=['Col1', 'Col2'], by=['X', 'Y']) #根据X,Y中分组,绘制行索引为col1和col2的箱线图 1. 2. 3. 4. 5. 6. bp = df.groupby('X').boxplot() #根据X中的分组,绘制X中分组A和B的箱线图,以col1,col2,col3为横坐标 1. 2. 面积图 df = pd.DataFrame(np...
sns.boxplot(data.p1,data.result1,orient="h",width=0.5,whis=0.5,showmeans = True) plt.show() #第三种matplotlib绘制箱线图 def group(): df=[] group=data.result1.unique() for x in group: a=data.p1[data.result1==x] df.append(a) return df box1,box2=group()[0],group()[1] ...
(11)设置箱型图box plot颜色:高亮突出某一个分组 # Highlight a group import seaborn as sns df = sns.load_dataset('iris') my_pal = {species: "r" if species == "versicolor" else "b" for species in df.species.unique()} sns.boxplot( x=df["species"], y=df["sepal_length"], palet...
plot.bar() 4. 圆饼图、箱形图 圆饼图(Pie Chart)可以用于检视同一栏位各类别所占的比例,而箱形图(Box Chart)则用于检视同一栏位或比较不同栏位数据的分布差异,如图 8.7 所示。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.target.value_counts().plot.pie(legend=True) df.boxplot(column=...
data.boxplot(column="ApplicantIncome",by="Loan_Status")data.hist(column="ApplicantIncome",by="Loan_Status",bins=30)可以看出获得/未获得贷款的人没有明显的收入差异，即收入不是决定性因素。10、 用Cut函数分箱 有时把数值聚集在一起更有意义。11、为分类变量编码 编码前后计数不变，证明编码成功。12、...
DataFrame({ 'group' : np.repeat('D',10), 'value': np.random.uniform(12, size=10) }) df = pd.concat([a, b, c, d, e]) 然后通过boxplot绘制箱线图,通过stripplot绘制抖动点,通过pointplot绘制平均值点。 PS:pointplot并不是画“点”的函数,而是 df = sns.load_dataset("penguins") sns....
（2）绘制基础图形 In[*] # Make boxplot for one group only sns.violinplot( y=df["sepal_length"] ) #sns.plt.show()这里是小提琴图里最基础的图片，目的是为了展示sepal_length数据的分布 （3）绘制经典的小提琴图：One variable and several groups library & dataset import seaborn as ...
圆饼图(Pie Chart)可以用于检视同一栏位各类别所占的比例,而箱形图(Box Chart)则用于检视同一栏位或比较不同栏位数据的分布差异,如图 8.7 所示。 df.target.value_counts.plot.pie(legend=True) df.boxplot(column=['target'],figsize=(10,5)) ...