Methode 1: Boxplots in benutzerdefinierter Reihenfolge sortieren<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Boxplots anhand einer Metrik sortieren<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis mit dem folgenden Pandas-DataFrame verwendet wird, der die von Basketballspielern aus drei verschiedenen Teams erzielten Punkte zeigt:<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie einen Boxplot erstellen, um die Punkteverteilung f\u00fcr jedes Team zu visualisieren und die Boxplots basierend auf dem Teamnamen in der folgenden Reihenfolge zu ordnen: C, A, B.<\/span> <\/p>\n Beachten Sie, dass die Boxplots genau in der von uns angegebenen Reihenfolge entlang der x-Achse angeordnet sind.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie Sie ein Boxplot erstellen, um die Punkteverteilung f\u00fcr jedes Team zu visualisieren und die Boxplots in aufsteigender Reihenfolge basierend auf den durchschnittlich erzielten Punkten pro Team zu ordnen:<\/span> <\/p>\n Beachten Sie, dass die Boxplots entlang der x-Achse basierend auf dem durchschnittlichen Punktwert pro Team in aufsteigender Reihenfolge angeordnet sind.<\/span><\/p>\n Um die Boxplots in absteigender Reihenfolge anzuzeigen, geben Sie einfach aufsteigend=False<\/strong> in der Funktion sort_values()<\/strong> an:<\/span> <\/p>\n Boxplots werden jetzt entlang der x-Achse basierend auf dem durchschnittlichen Punktwert pro Team in absteigender Reihenfolge angeordnet.<\/span><\/p>\n Hinweis<\/strong> : Um die Boxplots basierend auf einer anderen Metrik (z. B. Median) zu sortieren, geben Sie diese Metrik einfach nach der Funktion \u201egroupby()\u201c<\/strong> im obigen Code an.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere allgemeine Funktionen in Seaborn ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So entfernen Sie Ausrei\u00dfer aus einem Seaborn-Boxplot<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um die Reihenfolge der Boxplots entlang der x-Achse in Seaborn zu \u00e4ndern: Methode 1: Boxplots in benutzerdefinierter Reihenfolge sortieren sns. boxplot (x=‘ group_var ‚, y=‘ values_var ‚, data=df, order=[‚ A ‚,‘ B ‚,‘ C ‚]) Methode 2: Boxplots anhand einer Metrik sortieren group_means=df. groupby ([‚ group_var ‚])[‚ values_var ‚]. […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n sns. boxplot<\/span> (x=' group_var<\/span> ', y=' values_var<\/span> ', data=df, order=[' A<\/span> ',' B<\/span> ',' C<\/span> '])<\/strong><\/pre>\n group_means=df. groupby<\/span> ([' group_var<\/span> '])[' values_var<\/span> ']. mean<\/span> (). sort_values<\/span> (ascending= True<\/span> )\n\nsns. boxplot<\/span> (x=' group_var<\/span> ', y=' values_var<\/span> ', data=df, order=group_means. index<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B',\n 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C'],\n ' points<\/span> ': [3, 4, 6, 8, 9, 10, 13, 16, 18, 20, 8, 9, 12, 13, 15]})\n\n#view head of DataFrame\n<\/span>print<\/span> ( df.head<\/span> ())\n\n team points\n0 to 3\n1 to 4\n2 to 6\n3 to 8\n4 to 9\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Boxplots mithilfe einer benutzerdefinierten Reihenfolge anordnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#create boxplots with custom order\n<\/span>sns. boxplot<\/span> (x=' team<\/span> ', y=' points<\/span> ', data=df, order=[' C<\/span> ', ' A<\/span> ', ' B<\/span> '])\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/boeuf1.png\")
<\/p>\n Beispiel 2: Boxplots anhand einer Metrik ordnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#calculate mean points by team\n<\/span>mean_by_team = df. groupby<\/span> ([' team<\/span> '])[' points<\/span> ']. mean<\/span> (). sort_values<\/span> (ascending= True<\/span> )\n\n#create boxplots ordered by mean points (ascending)\n<\/span>sns. boxplot<\/span> (x=' team<\/span> ', y=' points<\/span> ', data=df, order=mean_by_team. index<\/span> )\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/boeuf2.png\")
<\/p>\n import seaborn as sns\n\n#calculate mean points by team\n<\/span>mean_by_team = df. groupby<\/span> ([' team<\/span> '])[' points<\/span> ']. mean<\/span> (). sort_values<\/span> (ascending= False<\/span> )\n\n#create boxplots ordered by mean points (descending)\n<\/span>sns. boxplot<\/span> (x=' team<\/span> ', y=' points<\/span> ', data=df, order=mean_by_team. index<\/span> )<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/boeuf3.png\")
<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So erstellen Sie einen mehrspaltigen Boxplot in Seaborn<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"