{"id":3861,"date":"2023-07-15T03:06:06","date_gmt":"2023-07-15T03:06:06","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/barplot-%e0%b9%81%e0%b8%99%e0%b8%a7%e0%b8%99%e0%b8%ad%e0%b8%99%e0%b8%97%e0%b8%b0%e0%b9%80%e0%b8%a5\/"},"modified":"2023-07-15T03:06:06","modified_gmt":"2023-07-15T03:06:06","slug":"barplot-%e0%b9%81%e0%b8%99%e0%b8%a7%e0%b8%99%e0%b8%ad%e0%b8%99%e0%b8%97%e0%b8%b0%e0%b9%80%e0%b8%a5","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/barplot-%e0%b9%81%e0%b8%99%e0%b8%a7%e0%b8%99%e0%b8%ad%e0%b8%99%e0%b8%97%e0%b8%b0%e0%b9%80%e0%b8%a5\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 barplot \u0e41\u0e19\u0e27\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19 seaborn (\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07)"},"content":{"rendered":"

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\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 barplot \u0e41\u0e19\u0e27\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19 \u0e17\u0e30\u0e40\u0e25<\/a> :<\/span><\/p>\n

 sns. barplot<\/span> (x=df. values_var<\/span> , y=df. group_var<\/span> , orient=' h<\/span> ')<\/strong><\/pre>\n
 \u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c orient=’h’<\/strong> \u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e43\u0e2b\u0e49 Seaborn \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e19\u0e27\u0e41\u0e17\u0e48\u0e07\u0e41\u0e19\u0e27\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e41\u0e17\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e19\u0e27\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 barplot \u0e41\u0e19\u0e27\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19 Seaborn<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e2a\u0e21\u0e21\u0e15\u0e34\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e35 DataFrame \u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e04\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' employee<\/span> ': ['Andy', 'Bert', 'Chad', 'Doug', 'Eric', 'Frank'],\n                   ' sales<\/span> ': [22, 14, 9, 7, 29, 20]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  employee sales\n0 Andy 22\n1 Bert 14\n2 Chad 9\n3 Doug 7\n4 Eric 29\n5 Frank 20\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 barplot \u0e41\u0e19\u0e27\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e19:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#create horizontal barplot\n<\/span>sns. barplot<\/span> (x=df. sales<\/span> , y=df. employee<\/span> , orient=' h<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 \u0e41\u0e01\u0e19 x \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e02\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e01\u0e19 y \u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19<\/span><\/p>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e2a\u0e35\u0e41\u0e17\u0e48\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e01\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49:<\/span> <\/p>\n
 import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\nimport<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#create horizontal bar chart\n<\/span>sns. barplot<\/span> (x=df. sales<\/span> , y=df. employee<\/span> , color=' steelblue<\/span> ', orient=' h<\/span> ')\n\n#add plot title\n<\/span>plt. title<\/span> (' Total Sales by Employee<\/span> ', fontsize= 16<\/span> )\n\n#add axis labels\n<\/span>plt. xlabel<\/span> (' Total Sales<\/span> ')\nplt. ylabel<\/span> (' Employee Name<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n
\"barplot<\/p>\n
 \u0e15\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e16\u0e1a\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e35\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e23\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e42\u0e14\u0e22\u0e23\u0e27\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e01\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e48\u0e32\u0e19\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e44\u0e14\u0e49\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/span><\/p>\n
 \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38<\/strong> : \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e04\u0e38\u0e13\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32 Seaborn \u0e25\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e21\u0e38\u0e14\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e36\u0e01 Jupyter \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e33\u0e2a\u0e31\u0e48\u0e07 %pip install seaborn<\/strong> \u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19<\/span><\/p>\n
 \u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e43\u0e19\u0e17\u0e30\u0e40\u0e25:<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1a\u0e19 Seaborn Barplot<\/a>
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