Python Pandas – 使用Seaborn绘制小提琴图并通过传递明确的顺序控制顺序

小提琴图是一种可视化数据分布形状和密度的图表类型。Seaborn是Python的一个数据可视化库，可以方便地绘制小提琴图。本文将介绍如何使用Seaborn模块进行小提琴图的绘制，并通过传递明确的顺序，来控制小提琴图的结果。

首先，需要导入相关的python模块，包括numpy、pandas、matplotlib和seaborn。在本文中，我们还将使用Jupyter Notebook作为开发环境，这可以让代码更加易于可视化和调试。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline

为了演示如何使用Seaborn绘制小提琴图，我们将使用安装包中的示例数据集，即“tips”数据集。这个数据集包含不同客户在餐厅就餐的相关信息，比如客户数量、小费百分比、就餐时间、性别、吸烟情况和日期等。

tips = sns.load_dataset('tips')
tips.head()

接下来，我们将使用该数据集创建一个简单的小提琴图。在seaborn中，可以使用“violinplot()”函数来绘制小提琴图。下面的代码将为每个就餐时间绘制小提琴图，并将性别作为hue参数进行分类。

plt.figure(figsize=(10,6))
sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips, split=True)
plt.title('小提琴图 - 就餐时间，按性别区分')

这个图显示了每个就餐时间的小费总额的密度分布，以及该分布在不同性别之间的差异。每个小提琴图的x轴表示就餐的时间，y轴则表示小费总额。每个小提琴图都被按性别分类，可以看到女性的小费总额分布稍微偏高一些。

接下来，让我们看一下如何通过传递明确的顺序来控制小提琴图的顺序。

在使用Seaborn绘制小提琴图时，可以使用“order”参数来指示绘图顺序。默认情况下，seaborn会根据数据的值自动排序。然而，在某些情况下，我们可能想要自己确定绘图的顺序，比如展示一个有明确升序或降序的过程。

举个例子，让我们想象我们想要按周几的顺序对付款总额进行排序。我们可以使用“day”列数据作为x轴变量，然后使用“total_bill”列作为y轴变量，以每一周可用的顺序对小提琴图进行排序。接下来的代码描述了这个例子。

day = ['Thur', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.violinplot(x="day", y="total_bill", hue="sex", data=tips, 
               split=True, order=day)
plt.title('小提琴图 - 按周几排序，按性别区分')

在这个例子中，我们使用了一个包含了“Thur”，“Fri”，“Sat”和“Sun”的列表作为“order”参数，这个顺序将按照我们指定的方式来绘制小提琴图。

现在，小提琴图按照周几的升序排列。从图中可以看出，周末的客人支付的付款总额比其他时间高，而周四的付款总额最低。性别的区分仍然非常明确，但是现在我们可以更好地了解付款总额的排列方式。

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结论

在这篇文章中，我们介绍了如何使用Seaborn进行小提琴图的绘制，并且演示了如何通过传递明确的顺序来控制小提琴图的顺序。小提琴图可以帮助我们更好地理解数据的分布和特征，是数据可视化中常用的一种图表类型。