Python Pandas – 使用Seaborn绘制一组水平点图

水平点图是一种常用的数据展示方式，可以展示多项数据在某一维度上的排名情况。在Python的数据分析领域中，Pandas是一款强大的数据处理库，而Seaborn则是其衍生的可视化工具库之一。在本文中，我们将介绍如何使用Seaborn绘制一组水平点图。

准备工作

在开始绘制水平点图之前，我们需要先安装Seaborn库。可以通过使用以下命令在命令行中安装：

pip install seaborn

现在，我们来更改Pandas默认的表格展示方式。可以通过以下命令实现：

import pandas as pd

pd.options.display.max_columns = None           # 显示所有列
pd.options.display.max_rows = None              # 显示所有行
pd.options.display.width = None                 # 按照容器自动换行

数据导入与预处理

接下来，我们使用Pandas来导入数据，并对数据进行预处理操作，以使其适合绘制水平点图。

现在用语文成绩、数学成绩和英语成绩三项维度来展示学生的分数情况，每个学生有一组数据。
在Excel中，这组数据的样式如下：

学生姓名	语文	数学	英语
张三	80	90	85
李四	75	85	90
王五	85	80	70
赵六	90	95	80

为了方便演示，我们可以手动创建一份样本数据：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '语文成绩': [80, 75, 85, 90],
        '数学成绩': [90, 85, 80, 95],
        '英语成绩': [85, 90, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

这段代码将生成一个数据框，如下所示：

   姓名  语文成绩  数学成绩  英语成绩
0  张三     80     90     85
1  李四     75     85     90
2  王五     85     80     70
3  赵六     90     95     80

我们现在将数据进行转置，以便我们使用Seaborn绘制水平点图：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '语文成绩': [80, 75, 85, 90],
        '数学成绩': [90, 85, 80, 95],
        '英语成绩': [85, 90, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将数据框进行转置
df = df.set_index('姓名').T.reset_index()
df = df.rename(columns={'index': '科目'})
print(df)

这段代码将生成以下输出结果：

姓名   科目  张三  李四  王五  赵六
0  语文成绩  80  75  85  90
1  数学成绩  90  85  80  95
2  英语成绩  85  90  70  80

在这里，我们将数据框按行进行转置，然后重新设置行索引和列索引。这样，我们就可以使用Seaborn来绘制我们的水平点图了。

绘制水平点图

下面是我们如何使用Seaborn来绘制水平点图的代码：

import seaborn as sns

sns.set(style="whitegrid")
sns.catplot(data=df, kind="swarm", x="张三", y="科目")

这就是一组基本的水平点图。现在，我们可以通过添加更多的参数来修改水平点图的样式和外观。

修改样式和外观

修改点的大小和形状

我们可以使用size参数来改变数据点的大小，使用marker参数改变数据点的形状。

sns.catplot(data=df, kind="swarm", x="张三", y="科目", size=8, marker='D')

修改点的颜色

我们可以使用palette参数来改变数据点的颜色。

sns.catplot(data=df, kind="swarm", x="张三", y="科目", palette="Set1")

添加图表标题和坐标轴标签

我们可以使用以下代码来添加标题和轴标签：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.title('学生成绩')
plt.xlabel('成绩')
plt.ylabel('科目')
sns.catplot(data=df, kind="swarm", x="张三", y="科目", palette="Set1")