M\u00e9todo 1: classificar gr\u00e1ficos de caixa usando ordem personalizada<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: classificar gr\u00e1ficos de caixa usando uma m\u00e9trica<\/strong><\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar cada m\u00e9todo na pr\u00e1tica com o seguinte DataFrame do pandas, que mostra os pontos marcados por jogadores de basquete de tr\u00eas times diferentes:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como criar um boxplot para visualizar a distribui\u00e7\u00e3o de pontos de cada equipe e classificar os boxplots na seguinte ordem com base no nome da equipe: C, A, B.<\/span> <\/p>\n Observe que os boxplots s\u00e3o ordenados ao longo do eixo x na ordem exata que especificamos.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como criar um boxplot para visualizar a distribui\u00e7\u00e3o de pontos de cada equipe e classificar os boxplots em ordem crescente com base na m\u00e9dia de pontos marcados por equipe:<\/span> <\/p>\n Observe que os boxplots s\u00e3o ordenados ao longo do eixo x com base no valor m\u00e9dio de pontos por equipe em ordem crescente.<\/span><\/p>\n Para exibir os boxplots em ordem decrescente, basta especificar ascendente=False<\/strong> na fun\u00e7\u00e3o sort_values()<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Os boxplots agora s\u00e3o ordenados ao longo do eixo x com base no valor m\u00e9dio de pontos por equipe em ordem decrescente.<\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : Para classificar os boxplots com base em uma m\u00e9trica diferente (por exemplo, mediana), basta especificar essa m\u00e9trica ap\u00f3s a fun\u00e7\u00e3o groupby()<\/strong> no c\u00f3digo acima.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como executar outras fun\u00e7\u00f5es comuns no Seaborn:<\/span><\/p>\n Como remover valores discrepantes de um boxplot Seaborn<\/a> Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para alterar a ordem dos boxplots ao longo do eixo x no Seaborn: M\u00e9todo 1: classificar gr\u00e1ficos de caixa usando ordem personalizada sns. boxplot (x=’ group_var ‘, y=’ values_var ‘, data=df, order=[‘ A ‘,’ B ‘,’ C ‘]) M\u00e9todo 2: classificar gr\u00e1ficos de caixa usando uma m\u00e9trica group_means=df. groupby […]<\/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":[],"class_list":["post-4069","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"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 Exemplo 1: solicitar gr\u00e1ficos de caixa usando um pedido personalizado<\/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 Exemplo 2: ordenando box plots usando uma m\u00e9trica<\/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 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como criar um boxplot de m\u00faltiplas colunas no Seaborn<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"