首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用seaborn绘制多个数值列的框图

可以通过seaborn库中的boxplot函数实现。框图(Boxplot)是一种用于展示数值数据分布情况的图表,它能够显示数据的中位数、上下四分位数、最大值和最小值等统计量。

在绘制框图之前,需要先导入seaborn库和相关的数据。假设我们有一个数据集df,其中包含多个数值列,可以使用以下代码导入数据:

代码语言:txt
复制
import seaborn as sns
import pandas as pd

# 导入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

接下来,可以使用seaborn的boxplot函数绘制多个数值列的框图。假设我们要绘制列col1、col2和col3的框图,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
# 绘制框图
sns.boxplot(data=df[['col1', 'col2', 'col3']])

上述代码中,data参数指定了要绘制的数据,使用df[['col1', 'col2', 'col3']]选择了数据集中的列col1、col2和col3。通过传入这个数据,seaborn会自动计算每个列的统计量,并绘制相应的框图。

绘制框图后,可以进一步调整图表的样式和布局。例如,可以添加标题、x轴和y轴标签,调整颜色和线条样式等。以下是一个完整的示例代码:

代码语言:txt
复制
import seaborn as sns
import pandas as pd

# 导入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制框图
sns.boxplot(data=df[['col1', 'col2', 'col3']])

# 添加标题和标签
plt.title('Boxplot of col1, col2, col3')
plt.xlabel('Columns')
plt.ylabel('Values')

# 显示图表
plt.show()

以上代码中,我们使用了matplotlib库中的函数来添加标题和标签,并使用plt.show()来显示图表。

关于seaborn的更多用法和参数设置,可以参考腾讯云的相关文档和示例代码:

希望以上内容能够帮助你理解如何使用seaborn绘制多个数值列的框图。如果还有其他问题,请随时提问。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

seaborn可视化数据框中多个元素

seaborn提供了一个快速展示数据库中元素分布和相互关系函数,即pairplot函数,该函数会自动选取数据框中值为数字元素,通过方阵形式展现其分布和关系,其中对角线用于展示各个元素分布情况...,剩余空间则展示每两个元素之间关系,基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据框中3元素进行可视化,对角线上,以直方图形式展示每元素分布,而关于对角线堆成上,下半角则用于可视化两之间关系,默认可视化形式是散点图,该函数常用参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下,程序会对数据框中所有的数值进行可视化,通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化,用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数,可以同时展示数据框中多个数值元素关系,在快速探究一组数据分布时,非常好用。

5.2K31

使用Python绘制多个股票K线图

K线图是金融领域常用技术分析工具,可以洞察地展示股票开盘价、收盘价、最高价和最低价等信息。在投资决策中,对多个股票走势进行对比分析是非常重要。...随着互联网和数据分析技术发展,Python成为一种流行编程语言,广泛评估数据处理和可视化。Python提供了丰富库和工具,使得绘制K线图变得高效简单。...为了获取股票数据,我们可以使用第三方库,比如pandas_datareader。这个库提供了访问各种金融数据源功能。...) / 10**9# 提取开盘价、收盘价、最高价和最低价ohlc = data[['Date', 'Open', 'High', 'Low', 'Close']]使用mplfinance库可以方便地绘制不同...这样对比可以帮助我们更好地分析和理解股票市场走势和趋势。同时,我们还可以根据需要自定义K线图样式,将其保存为图片或PDF文件,以便后续使用和分享。

58531
  • 数据可视化干货:使用pandas和seaborn制作炫酷图表(附代码)

    你可以从其基本组件中组装一个图表:数据显示(即绘图类型:线、条、框、散点图、轮廓等)、图例、标题、刻度标记和其他注释。 在pandas中,我们可能有多个数据,并且带有行和标签。...展示轴网格(默认是打开) ▲表9-3 Series.plot方法参数 DataFrame拥有多个选项,允许灵活地处理;例如,是否将各绘制到同一个子图中,或为各生成独立子图。...现在让我们看下使用seaborn进行按星期几数值计算小费百分比(见图9-19中结果图): In [83]: import seaborn as sns In [84]: tips['tip_pct']...因为day中有多个观测值,柱子值是tip_pct平均值。柱子上画出黑线代表是95%置信区间(置信区间可以通过可选参数进行设置)。...▲图9-28 根据星期几数值绘制小费百分比箱型图 你可以使用更通用seaborn.FacetGrid类创建自己分面网格图。 具体请查看更多seaborn文档。

    5.3K40

    Python中得可视化:使用Seaborn绘制常用图表

    要引入Seaborn库,使用命令是: import seaborn as sns 使用Seaborn,我们可以绘制各种各样图形,如: 分布曲线 饼图和柱状图 散点图 配对图 热力图 在文章中,我们使用从...但是,如果我们必须推断两个数字之间关系,比如“评级和大小”或“评级和评论”,会怎么样呢? 当我们想要绘制数据集中任意两个数值之间关系时,可以使用散点图。...此图是机器学习领域最强大可视化工具。 让我们看看数据集评级和大小中两个数字散点图是什么样子。首先,我们将使用matplotlib绘制图,然后我们将看到它在seaborn样子。...让我们为数据集评论、大小、价格和评级创建一对图。 我们将在代码中使用sns.pairplot()一次绘制多个散点图。...使用Seaborn配对图 对于非对角视图,图像是两个数值变量之间散点图 对于对角线视图,它绘制一个柱状图,因为两个轴(x,y)是相同。 5.热力图 热图以二维形式表示数据。

    6.6K30

    基于seaborn绘制多子图

    公众号:尤而小屋作者:Peter编辑:Peter大家好,我是Peter~之前也写过一些关于seaborn文章,本文给大家介绍如何使用seaborn绘制多子图。...是一个多维数据图形接口,通过使用它,我们可以方便地创建基于不同分面变量多个图形。...FacetGrid可以通过col和row等参数来一次性构建多个图形,例如使用relplot、catplot、lmplot等函数在一个Figure中绘制多个图。...这个函数之所以有这些功能,是因为函数底层使用了FacetGrid来组装这些图形。FacetGrid绘图x和y参数必须为DataFrame名字。...配对图是一种可视化方法,用于显示两个变量之间相关性和依赖关系。sns.pairplot()函数可以同时绘制多个变量,并在图上显示它们之间所有配对关系。

    59130

    百川归海,四类图统揽统计图:Seaborn|可视化系列03

    别期待着只用seaborn绘制出各种常用图表,它更专注于展示统计数据里信息,因此,我们换个角度,从数据本身分布和数据之间关系来看可视化。...关联 relplot seaborn对于数据间关联关系,相关可视图封装为sns.relplot()。rel指的是Relational,擅长处理两个变量或多个变量之间关联关系可视化。...会使用numpy.polyfit来绘制高阶回归;•logx:如果是True,就变成了计算 y~log(x)回归关系;•robust:如果是true,会使用统计模型考虑回归鲁棒性,忽略异常值;•logistic...o", "x"]) 和Altair、plotnine、ggplot等可视化库一样,seaborn提供了好多个数据集,涵盖了各种数据关系和数据特征,方便教学使用,其中就包括久负盛名iris(鸢尾花数据集...catplot参数: •data、x、y:分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值,x会默认是一个分类变量,不是连续数值;•hue:色调,将数据映射到颜色;•orient:水平方向还是垂直方向上分类

    3K30

    数据可视化Seaborn入门介绍

    Seaborn是在matplotlib基础上进行了更高级API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力图,而使用matplotlib就能制作具有更多特色图。...05 常用绘制图表 seaborn内置了大量集成绘图接口,往往仅需一行代码即可实现美观图表结果。按照数据类型,大体可分为连续性(数值变量)和离散型(分类数据)两类接口。 数值变量 1....中折线图,会将同一x轴下多个y轴统计量(默认为均值)作为折线图中位置,并辅以阴影表达其置信区间。...这里以seaborn小费数据集进行绘制,得到如下回归图表: 5. 矩阵图 矩阵图主要用于表达一组数值型数据大小关系,在探索数据相关性时也较为实用。...散点图 分类数据散点图接口主要用于当一数据是分类变量时。相比于两数据均为数值型数据,可以想象分类数据散点图将会是多条竖直散点线。

    2.7K20

    Seaborn 基本语法及特点

    Seaborn 在 Matplotlib 基础上进行了更加高级封装,用户能够使用极少代码绘制出拥有丰富统计信息科研论文配图。...Seaborn数据分布型图绘制函数: 分类数据型图 在面对数据组中具有离散型变量(分类变量)情况时,我们可使用以 X 轴或 Y 轴作为分类轴绘图函数来绘制分类数据型图。...Seaborn 中常见分类数据型图绘制函数: 回归模型分析型图 我们可以使用回归模型分析型图表示数据集中变量间关系,使用统计模型来估计两组变量间关系。...Seaborn回归分析型图绘制函数: 多子图网格型图 相比 Matplotlib,Seaborn 提供了多个子图网格绘图函数,它们可快速实现分面图展示。...FacetGrid() 函数可以实现行、、色调 3 个维度数值映射,其中,行、列维度与所得轴阵列有明显对应关系,色调变量可被视为沿深度轴第三维,用不同颜色绘制不同级别的数据。

    23630

    python数据科学系列:seaborn入门详细教程

    05 常用绘制图表 seaborn内置了大量集成绘图接口,往往仅需一行代码即可实现美观图表结果。按照数据类型,大体可分为连续性(数值变量)和离散型(分类数据)两类接口。 数值变量 ? 1....lineplot lineplot不同于matplotlib中折线图,会将同一x轴下多个y轴统计量(默认为均值)作为折线图中位置,并辅以阴影表达其置信区间。...,用于添加多子图行和)实现更多分类回归关系。...这里以seaborn小费数据集进行绘制,得到如下回归图表: ? 5. 矩阵图 矩阵图主要用于表达一组数值型数据大小关系,在探索数据相关性时也较为实用。...散点图 分类数据散点图接口主要用于当一数据是分类变量时。相比于两数据均为数值型数据,可以想象分类数据散点图将会是多条竖直散点线。

    12.8K68

    seaborn介绍

    让我们逐个介绍它们: 我们导入seaborn,这是这个简单例子所必需唯一库。 在幕后,seaborn使用matplotlib绘制情节。...我们绘制了一个带有多个语义变量分面散点图。 此特定图显示了提示数据集中五个变量之间关系。三个是数字,两个是绝对。...类似于relplot(),它想法catplot()是它暴露了一个通用面向数据集API,它概括了一个数值变量和一个(或多个)分类变量之间关系不同表示。...可视化数据集结构 在seaborn中还有另外两种图形级函数可用于使用多个图形进行可视化。它们各自面向照亮数据集结构。一,jointplot()专注于单一关系: ?...规则可以简单说明: 每个变量都是一 每次观察都是一排 确定数据是否整洁有用思路是从想要绘制图中向后思考。从这个角度来看,“变量”是将在情节中分配角色东西。

    3.9K20

    seaborn关联图表之折线图和散点图

    折线图和散点图是最常用展示两个变量间关系图表,在seaborn中,通过以下两个函数来绘制对应图形 1. satterplot, 绘制散点图 2. lineplot, 绘制折线图 seaborn采用了类似...ggplot2语法,每个变量为数据框某一,对于散点图和折线图而言,基本变量就是x和y两个变量了。...除此之外,其他变量可以作为属性映射,常用属性映射列表如下 1. hue, 用于映射颜色 2. size,用于映射线条宽度或者点大小 3. style, 用于映射线条样式或者点样式 散点图代码示例如下...但是有一个例外,就是size属性,当size属性对应列为数值时,seaborn会自动将数值设置为点大小,此时指定size_order属性时没用。...当多个属性对应不同变量时,就会每种属性单独一个图例显示。

    2.2K31

    Python Seaborn综合指南,成为数据可视化专家

    我们将一起使用它们。 使用Seaborn进行数据可视化 让我们开始吧!我已将此实现部分分为两类: 可视化统计关系 绘制分类数据 我们将研究每个类别的多个示例,以及如何使用seaborn对其进行绘制。...用分类数据绘图 抖动图 Hue图 箱线图 小提琴图 Pointplot 在上面的小节中,我们了解了如何使用不同视图表示来显示多个变量之间关系。我们绘制了两个数值变量之间关系图。...现在,我们将使用catplot()函数查看education和avg_training_score之间关系。...使用Seaborn绘制Ridge图 下一个图表相当引人入胜。叫做Ridge图。它也被称为joy图。Ridge图有助于可视化几个组数值分布。这些分布可以用KDE图或直方图来表示。...可视化数据集中成对关系 我们还可以使用seabornpairplot()函数来绘制数据集中多个二元分布。这显示了数据库中每一之间关系。并绘制各变量在对角线上单变量分布图。

    2.7K20

    十分钟掌握数据可视化基本操作(下)

    上半篇我们主要使用matplotlib来进行柱状图、散点图、饼图折线图等绘制,下半篇主要使用seaborn来进行箱线图、小提琴图、分簇散点图、热力图等绘制。本文是下半篇,上半篇链接在这里。...我们还可以用箱线图来观察不同类型宝可梦对其防御数值影响,结果显而易见,钢铁类型宝可梦拥有最为卓越防御属性。...小提琴图 小提琴图结合了箱线图与核密度估计图特点,它表征了在一个或多个分类变量情况下,连续变量数据分布并进行了比较,它是一种观察多个数据分布有效方法。...热力图 这里采用热力图来可视化数据各之间相关性。可以看到特殊攻击、攻击和特殊防御数值与是否为神兽相关性较高,而代目与其他数据相关性较低。...首先通过melt将宝可梦各项数据汇到同一中,即把窄宽数据拉伸为长瘦型,将宝可梦各项数值按照类型以分簇散点图形式展现出来。

    68920

    Pandas高级教程之:plot画图详解

    df3= df3.cumsum() df3.plot() 可以指定行和使用数据: df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(365, 2), columns=["...bar df.iloc[5].plot(kind="bar"); 多个bar: df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=["a", "...它把数据集特征映射成二维目标空间单位圆中一个点,点位置由系在点上特征决定。把实例投入圆中心,特征会朝圆中此实例位置(实例对应归一化数值)“拉”实例。...seaborn-poster', 'seaborn-deep'] 去掉小图标 默认情况下画出来图会有一个表示类型图标,可以使用legend=False禁用: In [115]: df = pd.DataFrame...使用secondary_y=True 可以绘制多个Y轴数据: In [125]: plt.figure(); In [126]: ax = df.plot(secondary_y=["A", "B"]

    3.5K41

    使用VBA快速给所选择多个单元格区域绘制矩形边框

    下面的代码能够给当前工作表中所选择单元格区域绘制红色矩形边框。 首先,选取想要绘制边框所有单元格区域,可以在选择单元格区域同时按住Ctrl键,从而选取多个单元格区域。...然后,运行下面的代码,VBA会自动给所选单元格区域周边绘制红色边框,效果如下图1所示。...Loop Until tempShape Is Nothing '重命名形状 redBox.Name = "RedBox_" & i Next End Sub 如果要删除刚才绘制红色矩形框...,也可以使用VBA快速完成,代码如下: Sub deleteRedRectBox() Dim shp As Shape '遍历当前工作表中每个形状 For Each shp In ActiveSheet.Shapes...If Next shp End Sub 可以看到,这种情形使用VBA代码很方便,避免了你选择单元格区域然后进行一系列格式设置频繁操作。

    65020

    Seaborn-让绘图变得有趣

    这是seaborn出现地方。 Seaborn是基于matplotlibPython数据可视化库。它提供了一个高级界面,用于绘制引人入胜且内容丰富统计图形。 该库是可视化下一步。...只需一个命令就可以绘制漂亮图,甚至可以制作多个图。开始探索seaborn。随附GitHub存储库如下: https://github.com/kb22/Understanding-Seaborn?...但是,由于这不是分类数据,并且只有一个分类,因此决定使用它。 seaborn地块也可以text使用来添加到每个条annotate。在仔细查看数据集时,发现缺少许多元数据信息。...直方图 直方图是显示连续数据点并查看其分布方式有效方法。可以看到,大多数值位于较低端,较高端或均匀分布。 dist在seaborn情节既产生直方图,以及基于所述数据图密度线。...联合图 联合图是要绘制两个要素散布图与密度图(直方图)组合。seaborn联合图甚至可以使用kindas 甚至单独绘制线性回归reg。

    3.6K20

    爱数课实验 | 第八期-新加坡房价预测模型构建

    统计和可视化 2.1 每个分类特征数量柱状图 使用Seabornbarplot()函数绘制柱状图,展示每个分类特征数量 plt.figure(figsize=(8,5)) #可视化每个分类特征数量...2.2 价格分布直方图 下面使用Seaborndistplot()函数绘制直方图,展示价格分布情况 plt.figure(figsize=(8,5)) sns.distplot(flat_data...2.4 房屋区域分布柱状图 下面使用Seaborncountplot()函数绘制柱状图,展示房屋区域分布 plt.figure(figsize=(8,5)) sns.countplot(flat_data...2.5 不同区域房屋类型分组柱状图 下面使用Seaborncountplot()函数绘制柱状图,展示不同区域房屋类型 plt.figure(figsize=(8,5)) sns.countplot...","room_type"] #需要进行数值编码 for col in cols: #使用LabelEncoder()新建一个对象,命名为le le = LabelEncoder(

    1K11

    分布(四)利用python绘制小提琴图

    "]) plt.show() 2、定制多样化小提琴图 自定义小提琴图一般是结合使用场景对相关参数进行修改,并辅以其他绘图知识。...seaborn主要利用violinplot绘制小提琴图,可以通过seaborn.violinplot[1]了解更多用法 绘制多个小提琴图 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...sns.violinplot(data=df.iloc[:,0:2], ax=ax[0]) ax[0].set_title('多个数值变量') # 一个数值变量多个分组小提琴图 sns.violinplot...( x=df["species"], y=df["sepal_length"], ax=ax[1] ) ax[1].set_title('一个数值变量多个分组') # 一个数值变量多个分组子分组小提琴图...violinplot可以快速绘制小提琴图,并通过修改参数或者辅以其他绘图知识自定义各种各样小提琴图来适应相关使用场景。

    33010
    领券