Python Pandas - วาด Violin Plot ตั้งค่า Quartiles เป็นเส้นแนวนอนด้วย Seaborn

ขั้นตอนการทำงาน

1. นำเข้าไลบรารี

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. โหลดข้อมูล Cricketers.csv

dataFrame = pd.read_csv(r"C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")

3. วาด Violin Plot พร้อม Quartiles

sns.violinplot(
    x='Role',
    y='Age',
    order=["Batsman", "Bowler"],
    data=dataFrame,
    inner="quartile"
)

โค้ดตัวอย่างสมบูรณ์

import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

dataFrame = pd.read_csv(r"C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")

# Violin plot พร้อม quartile lines
sns.violinplot(
    x='Role',
    y='Age',
    order=["Batsman", "Bowler"],
    data=dataFrame,
    inner="quartile"
)

plt.show()

ผลลัพธ์

Violin plot แสดงการกระจายอายุ (Age) ของ Batsman และ Bowler ภายใน violin มีเส้นแนวนอน 3 เส้น: Q1 (ล่าง), Median (กลาง), Q3 (บน)

ค่า inner อื่นๆ

พารามิเตอร์อื่นๆ ที่น่าสนใจ

# ควบคุมลำดับหมวดหมู่
order=["Batsman", "Bowler", "All-rounder"]

# แยกสีตาม hue
sns.violinplot(x='Role', y='Age', hue='Academy', data=df, inner="quartile", split=True)

# ปรับ bandwidth KDE
sns.violinplot(x='Role', y='Age', data=df, bw=0.2)

# Scale: 'area' (default), 'count', 'width'
sns.violinplot(x='Role', y='Age', data=df, scale='count', inner="quartile")

# ไม่ตัดหัวหาง violin
sns.violinplot(x='Role', y='Age', data=df, cut=0, inner="quartile")

Violin Plot vs Box Plot

• Box Plot: สรุปสถิติชัดเจน (median, quartiles, outliers) เร็ว อ่านง่าย
• Violin Plot: แสดง density distribution เต็มรูปแบบ เห็น modality (peaks) ได้
• ใช้ Violin ตอน EDA เพื่อดูรูปทรงการกระจาย ใช้ Box ตอนรายงาน/นำเสนอ