只有前n个类别的sns条带图

您可以使用 value_counts()

most_occurring_values = cars['model'].value_counts().head(2).index

然后,您可以过滤原始数据帧,并仅选择包含具有最高频率的模型的行:

cars_subset = cars[cars['model'].isin(most_occurring_values)]

f, ax = plt.subplots(figsize=(15,12))
sns.stripplot(data = cars_subset, x='price', y='model', jitter=.5)
plt.show()

根据 official documentation

秩序 :

要选择前3种型号,您可以执行以下操作:

sns.stripplot(data = cars, x='price', y='model', jitter=.5, order=cars.model.value_counts().iloc[:3].index)