极客笔记Python Pandas – 使用Seaborn绘制小提琴图并将四分位设置为水平线
小提琴图（Violin Plot）是一种常用于数据可视化的图表类型，它能够同时展现出数据的分布情况和四分位数等统计信息。在Python中，我们可以使用Seaborn库来方便地绘制小提琴图，而将四分位设置为水平线则能够更加直观地体现数据的差异性。在本文中，我们将介绍如何在Python Pandas环境中使用Seaborn绘制小提琴图，并将四分位设置为水平线。
Pandas和Seaborn的安装
如果你还没有安装Pandas和Seaborn库，请先使用以下命令在命令行界面中安装：
pip install pandas seaborn
准备数据
在使用Seaborn绘制小提琴图之前，我们需要先准备好需要展示的数据。在本文中，我们将以一个简单的示例来进行说明，该示例以女性的身高和体重数据为例展示如何绘制水平线式的小提琴图。我们假设已经有如下的数据集：
import pandas as pd
data = {
'Height': [155, 160, 165, 170, 175, 180],
'Weight': [45, 49, 55, 60, 65, 70]
}
df = pd.DataFrame(data)
在上述的代码中，我们创建了一个包含身高和体重数据的数据集df。通过Pandas中的DataFrame对象，我们可以方便地对数据进行处理和操作。
绘制小提琴图
接下来，我们可以使用Seaborn库来绘制水平线式的小提琴图。具体来说，我们可以通过seaborn.violinplot()函数来进行绘制，其中可以设置参数orient为’h’来表示制作水平线式的小提琴图。代码如下：
import seaborn as sns
sns.violinplot(x='Height', y='Weight', data=df, orient='h')
在上述的代码中，我们设置x和y参数来表示绘制小提琴图的横轴和纵轴所对应的数据，其中x为身高数据，y为体重数据。在参数orient中，我们设置为’h’来表示制作水平线式的小提琴图。
可以看出，小提琴图中同时显示了身高和体重数据的分布情况，并在图中间绘制出了黑色的线表示整体的四分位数，而绿色的线则代表中位数。
现在，我们将会通过代码将整体四分位数的线设置为水平线。
设置四分位为水平线
在绘制小提琴图时，Seaborn库提供了许多参数来进行自定义设置，其中就包括了绘制四分位线的颜色、风格、位置等。在本文中，我们将通过修改四分位线的位置来实现将其设置为水平线。具体来说，我们可以通过修改seaborn.violinplot()函数中参数linewidths的值（将其设置为0）来隐藏四分位线；再通过seaborn.despine()函数来去掉小提琴图边框的多余部分；最后通过seaborn.lineplot()函数绘制一条水平线来代替四分位线。代码如下：
sns.violinplot(x='Height', y='Weight', data=df, orient='h', linewidth=0)
sns.despine(left=True)
q1, median, q3 = df['Weight'].quantile([0.25, 0.5, 0.75])
sns.lineplot([q1, q3], [median, median], color='black', linewidth=2)
在上述的代码中，我们首先将seaborn.violinplot()函数中参数linewidth设置为0来隐藏四分位线；并使用了seaborn.despine()函数来去除图形边框多余的部分。接着，我们通过Pandas中的quantile()函数来获取体重数据的三个四分位数，并将这三个数保存到变量q1、median和q3中。最后，我们通过seaborn.lineplot()函数在小提琴图中添加一条水平线，其中x参数设为q1和q3，y参数设为median，且线条颜色为黑色，宽度为2。
可以看到，在上图中，四分位线已经被水平线代替，使得小提琴图更加直观，更加容易理解。
结论
在本文中，我们以女性的身高和体重数据为例，展示了如何在Python中使用Seaborn绘制水平线式的小提琴图，并将四分位设置为水平线。在绘制小提琴图时，我们可以通过Seaborn提供的各种参数来进行自定义设置，例如修改四分位线的位置、大小、颜色等。相信通过本文的介绍，读者们已经掌握了如何绘制小提琴图的相关知识，可以在处理数据时更加高效地展示数据分布情况，同时也能够更好地理解数据的特征和规律。