用 Python 中的 Seaborn 对箱线图进行平均排序

原文:https://www . geesforgeks . org/sort-box plot-by-mean-with-seaborn-in-python/

Seaborn 是一个神奇的可视化库，用于在 Python 中绘制统计图形。它提供了漂亮的默认样式和调色板，使统计图更有吸引力。它建立在 matplotlib 库的基础上，也与熊猫的数据结构紧密结合。 箱线图是通过四分位数描绘数字数据组的视觉表示。Boxplot 也用于检测数据集中的异常值。它通过一个简单的方框和触须高效地捕获数据摘要，并允许我们轻松地跨组进行比较。Boxplot 使用第 25、50 和 75 个百分位数汇总样本数据。这些百分位数也被称为下四分位数、中位四分位数和上四分位数。

有时，我们希望根据自己的需要订购箱型图。订购箱型图的方法有很多，包括:

  • 手动绘制箱线图的顺序
  • 使用平均值对箱线图进行排序

在本文中，我们将讨论如何使用均值对箱线图进行排序。

什么样的箱线图使用平均值？

当我们有多个组时，建议手动使用均值或中位数排序，这将很难排序。

逐步方法:

  • 导入库

Python 3

# import required modules
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
  • 创建数据集

Python 3

# creating dataset
df = pd.DataFrame({
    'Ice-cream': np.random.normal(57, 5, 100),
    'Chocolate': np.random.normal(73, 5, 100),
    'cupcake': np.random.normal(68, 8, 100),
    'jamroll': np.random.normal(37, 10, 100),
    'cake': np.random.normal(76, 5, 100),

})
df.head()

输出:

  • 在对箱线图进行排序之前绘制数据。

Python 3

# plot th data into boxplot

sns.boxplot(data=df)

# Label x-axis
plt.xlabel('Desserts')

# labels y-axis
plt.ylabel('preference of people')

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