Python Pandas - একটি বার প্লট আঁকুন এবং Seaborn-এর সাথে পর্যবেক্ষণের আদর্শ বিচ্যুতি দেখান

বার প্লট ইন Seaborn বিন্দু অনুমান এবং আস্থার ব্যবধান আয়তক্ষেত্রাকার বার হিসাবে দেখানোর জন্য ব্যবহার করা হয়. এর জন্য seaborn.barplot() ব্যবহার করা হয়। কনফিডেন্স ইন্টারভাল ci প্যারামিটার মান sd ব্যবহার করে পর্যবেক্ষণের মানক বিচ্যুতি প্রদর্শন করুন .

ধরা যাক নিম্নলিখিতটি একটি CSV ফাইলের আকারে আমাদের ডেটাসেট - Cricketers2.csv

প্রথমে, প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলি আমদানি করুন -

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

একটি পান্ডাস ডেটাফ্রেম -

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers2.csv")

একাডেমি এবং ম্যাচের সাথে প্লট বার প্লট। কনফিডেন্স ইন্টারভাল প্যারামিটার মান "sd" −

sb.barplot(x = "Academy", y = "Matches",data = dataFrame, ci = "sd")

উদাহরণ

নিম্নলিখিত কোড -

import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\Cricketers2.csv")

sb.set_theme(style="darkgrid")

# plotting bar plot with Academy and Matches
# Display Standard Deviation of Observations using confidence interval parameter value "sd"
sb.barplot(x = "Academy", y = "Matches",data = dataFrame, ci = "sd")

# display
plt.show()

আউটপুট

এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −