{"id":2578,"date":"2023-07-21T15:45:50","date_gmt":"2023-07-21T15:45:50","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/boxplot-mit-mehreren-spalten\/"},"modified":"2023-07-21T15:45:50","modified_gmt":"2023-07-21T15:45:50","slug":"boxplot-mit-mehreren-spalten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/boxplot-mit-mehreren-spalten\/","title":{"rendered":"Seaborn: so erstellen sie einen mehrspaltigen boxplot"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen in Seaborn die folgende grundlegende Syntax verwenden, um einen mehrspaltigen Boxplot eines Pandas-DataFrames zu erstellen:<\/span><\/p>\n

 sns. boxplot<\/span> (x=' variable<\/span> ', y=' value<\/span> ', data=df)\n<\/strong><\/pre>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: Boxplot mehrerer Spalten mit Seaborn<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der die von Spielern in drei verschiedenen Basketballteams erzielten Punkte zeigt:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' A<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 12],\n                   ' B<\/span> ': [8, 8, 9, 13, 15, 17],\n                   ' C<\/span> ': [1, 2, 2, 4, 5, 7]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n        A B C\n0 5 8 1\n1 7 8 2\n2 7 9 2\n3 9 13 4\n4 12 15 5\n5 12 17 7\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Angenommen, wir m\u00f6chten drei Boxplots erstellen, die die Verteilung der von jedem Team erzielten Punkte zeigen.<\/span><\/p>\n
 Um mehrere Boxplots in Seaborn zu erstellen, m\u00fcssen Sie zun\u00e4chst den Pandas-DataFrame in ein Langformat<\/a> zusammenf\u00fchren:<\/span><\/p>\n
 #melt data frame into long format\n<\/span>df_melted = pd. melt<\/span> (df)\n\n#view first 10 rows of melted data frame\n<\/span>df_melted. head<\/span> ( 10<\/span> )\n\n\tvariable value\n0 to 5\n1 to 7\n2 to 7\n3 to 9\n4 to 12\n5 to 12\n6 B 8\n7 B 8\n8 B 9\n9 B 13<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 Mit Seaborn k\u00f6nnen wir jetzt mehrere Boxplots erstellen:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\nimport<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#create seaborn boxplots by group\n<\/span>sns. boxplot<\/span> (x=' variable<\/span> ', y=' value<\/span> ', data=df_melted)<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n
\"Seaborn-Boxplot<\/p>\n
 Auf der X-Achse sind die Mannschaften und auf der Y-Achse die Verteilung der erzielten Punkte dargestellt.<\/span><\/p>\n
 import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\nimport<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#create seaborn boxplots by group\n<\/span>sns. boxplot<\/span> (x=' variable<\/span> ', y=' value<\/span> ', data=df_melted). set<\/span> (title=' Points by Team<\/span> ')\n\n#modify axis labels\n<\/span>plt. xlabel<\/span> ('Team')\nplt. ylabel<\/span> ('Points')<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie Sie andere g\u00e4ngige Visualisierungen in Seaborn<\/a> erstellen:<\/span><\/p>\n
 So erstellen Sie ein Kreisdiagramm in Seaborn<\/a>
 So erstellen Sie ein Fl\u00e4chendiagramm in Seaborn<\/a>
 So erstellen Sie ein Zeitreihendiagramm in Seaborn<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Sie k\u00f6nnen in Seaborn die folgende grundlegende Syntax verwenden, um einen mehrspaltigen Boxplot eines Pandas-DataFrames zu erstellen: sns. boxplot (x=‘ variable ‚, y=‘ value ‚, data=df) Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird. 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 Beachten Sie, dass wir die folgende Syntax verwenden k\u00f6nnen, um auch einen Titel hinzuzuf\u00fcgen<\/a> undAchsenbeschriftungen<\/a> zu \u00e4ndern:<\/span> <\/p>\n