Seaborn ရှိ x-axis ပေါ်ရှိ boxplot များကို မည်သို့မှာယူမည်နည်း။

Seaborn ရှိ x-axis တစ်လျှောက် boxplots အစီအစဥ်များကို ပြောင်းလဲရန် အောက်ပါနည်းလမ်းများကို သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

နည်းလမ်း 1- စိတ်ကြိုက်အမှာစာကို အသုံးပြု၍ အကွက်များကို စီရန်

 sns. boxplot (x=' group_var ', y=' values_var ', data=df, order=[' A ',' B ',' C '])

နည်းလမ်း 2- မက်ထရစ်ကို အသုံးပြု၍ အကွက်များကို စီရန်

 group_means=df. groupby ([' group_var '])[' values_var ']. mean (). sort_values (ascending= True )

sns. boxplot (x=' group_var ', y=' values_var ', data=df, order=group_means. index )

အောက်ပါဥပမာများသည် မတူညီသောအသင်းသုံးသင်းမှ ဘတ်စကက်ဘောကစားသမားများမှ ရမှတ်များကိုပြသသည့် အောက်ပါပန်ဒါ DataFrame ဖြင့် လက်တွေ့တွင် နည်းလမ်းတစ်ခုစီကို အသုံးပြုနည်းကို ပြသသည်-

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B',
                            'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C'],
                   ' points ': [3, 4, 6, 8, 9, 10, 13, 16, 18, 20, 8, 9, 12, 13, 15]})

#view head of DataFrame
print ( df.head ())

  team points
0 to 3
1 to 4
2 to 6
3 to 8
4 to 9

ဥပမာ 1- စိတ်ကြိုက်အမိန့်ကို အသုံးပြု၍ အမှာစာပုံးကွက်များ

အဖွဲ့တစ်ခုစီအတွက် အမှတ်များဖြန့်ဝေမှုကို မြင်သာစေရန် အောက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်သည် အသင်းအမည်ကို အခြေခံ၍ C၊ A၊ B ကို အောက်ပါအစီအစဥ်ဖြင့် အဆင့်သတ်မှတ်ပေးပါသည်။

 import seaborn as sns

#create boxplots with custom order
sns. boxplot (x=' team ', y=' points ', data=df, order=[' C ', ' A ', ' B '])

ကျွန်ုပ်တို့သတ်မှတ်ထားသော အစီအစဥ်အတိုင်း အကွက်ကွက်များကို x-axis တစ်လျှောက် စီထားသည်။

ဥပမာ 2- မက်ထရစ်ကို အသုံးပြု၍ အကွက်များကို မှာယူခြင်း။

အဖွဲ့တစ်ခုစီအတွက် အမှတ်များ ဖြန့်ဝေမှုကို မြင်သာစေရန် အောက်ဖော်ပြပါ ကုဒ်သည် အသင်းတစ်ခုစီအတွက် ရမှတ်များအလိုက် ပျမ်းမျှရမှတ်များပေါ်မူတည်၍ boxplot များကို ငယ်စဉ်ကြီးလိုက် အဆင့်သတ်မှတ်ပေးသည်-

 import seaborn as sns

#calculate mean points by team
mean_by_team = df. groupby ([' team '])[' points ']. mean (). sort_values (ascending= True )

#create boxplots ordered by mean points (ascending)
sns. boxplot (x=' team ', y=' points ', data=df, order=mean_by_team. index )

အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့လျှင် ပျမ်းမျှအမှတ်တန်ဖိုးအပေါ် အခြေခံ၍ အကွက်များကို x-axis တစ်လျှောက် စီထားသည်ကို သတိပြုပါ။

အကွက်ကွက်များကို ကြီးစဉ်ငယ်လိုက် ဖော်ပြရန်၊ sort_values() လုပ်ဆောင်ချက်တွင် ascending=False ကို ရိုးရှင်းစွာ သတ်မှတ်ပါ။

 import seaborn as sns

#calculate mean points by team
mean_by_team = df. groupby ([' team '])[' points ']. mean (). sort_values (ascending= False )

#create boxplots ordered by mean points (descending)
sns. boxplot (x=' team ', y=' points ', data=df, order=mean_by_team. index ) 

အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့လျှင် ပျမ်းမျှအမှတ်တန်ဖိုးကို ကြီးစဉ်ငယ်လိုက် အခြေခံ၍ x-axis တစ်လျှောက် Boxplots များကို စီစဥ်ထားသည်။

မှတ်ချက် – မတူညီသော မက်ထရစ်တစ်ခု (ဥပမာ- မီဒီယမ်) ကို အခြေခံ၍ ဘောက်စ်ကွက်များကို စီရန်၊ အထက်ကုဒ်ရှိ groupby() လုပ်ဆောင်မှုပြီးနောက် အဆိုပါမက်ထရစ်ကို ရိုးရှင်းစွာ သတ်မှတ်ပါ။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ပင်လယ်မွေးတွင် အခြားဘုံလုပ်ဆောင်ချက်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

Seaborn boxplot မှ outliers များကိုမည်သို့ဖယ်ရှားနည်း
Seaborn တွင် ကော်လံအစုံအလင်ကို ဖန်တီးနည်း