sns.violinplot(x='salary',y='experience_level',data=df1)

这是一个Python中使用Seaborn库进行数据可视化的代码。这个代码会生成一个小提琴图，横轴为“salary”表示薪资，纵轴为“experience_level”表示工作经验水平，数据来源为名为“df1”的数据框。

具体来说，这个小提琴图可以用于展示不同工作经验水平下薪资的分布情况，可以用于比较不同经验水平员工的薪资情况。小提琴图通过显示数据的分布密度，可以更加清晰地看到薪资分布的情况，包括中位数、分位数、异常值等。

相关问题

ax =sns.displot(data = df,x = salary ,hue = experience_level ,multiple=stack,height=5,aspect = 2) plt.xlim(df[ salary ].min(),np.percentile( df[ salary ],85))

这段代码是用于绘制薪资和经验水平之间的关系的直方图。具体来说，使用了Seaborn库中的displot函数，将数据集df中的薪资列作为x轴，经验水平列作为hue参数，multiple参数设置为stack表示堆叠显示，height和aspect参数用于控制图形的大小和比例。同时，使用plt.xlim函数设置x轴的范围为从薪资最小值到薪资的85%分位数。

ax =sns.displot(data = df,x = 'salary',hue = 'experience_level',multiple="stack",height=5,aspect = 2) plt.xlim(df['salary'].min(),np.percentile( df['salary'],85))

这是一段 Python 代码，使用 seaborn 库中的 displot 函数绘制数据集 df 中的薪资（salary）变量的分布情况，并以经验水平（experience_level）作为分类变量进行堆叠。同时设置了图像的高度和纵横比，以及 x 轴的范围限制为数据集中薪资的最小值到 85% 分位数。