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How to Create a Violin Plot

A step by step walkthrough for turning raw, row-level data into a published violin plot in PlotSet, including the bandwidth setting that decides whether the shape is real.

Cerca de 9 minutos

This guide covers how to create a violin plot in PlotSet, starting from a spreadsheet of individual observations and ending with a published chart you can embed or export. It is not five clicks: the one setting that actually matters, bandwidth, has no correct default, so you will nudge it and look at the result rather than accept whatever PlotSet picks first.

Nine minutes, roughly, if your data is already one row per observation with a group column and a value column. Pulling that from a report that only has group averages adds five more, because you'll need to go back to the source and get the underlying rows. A violin built from averages isn't a violin, it's a flat line pretending to be one.

Os dados que você precisa

Two columns, one row per observation: a group label first, a numeric value second. Raw values, not pre-aggregated averages, one header row.

CSV de exemplo
WarehouseFulfillmentHours
Chicago4.2
Chicago4.8
Chicago3.9
Chicago9.1
Chicago4.5
Chicago4.1
Dallas6.0
Dallas6.3
Dallas5.8
Dallas6.1
Dallas12.4
Dallas6.5
Reno3.0
Reno3.2
Reno2.9
Reno3.4
Reno3.1
Reno7.8
Anotações

Every observation needs its own row. If your source file already has one row per group with an average fulfillment time, there is nothing left to draw a density from: go back and pull the order-level data instead.

Keep the group column as text. A warehouse code like "04" will still group correctly, but check the axis order once it is uploaded in case it got sorted numerically instead of the way you intended.

A blank cell in the value column is dropped from that group's density rather than treated as zero, which is the right behavior but can explain a row count that does not match your source file.

Uneven group sizes are fine. Chicago having forty rows and Reno having twelve does not break anything here, unlike some chart types that expect equal counts.

Os passos

O caminho exato no PlotSet, de um modelo em branco até o gráfico finalizado.

  1. 01

    Open the Violin Plot template

    From the PlotSet dashboard, start a new project and choose the Violin Plot template. It loads with sample data already in place, so you can see the two-column shape PlotSet expects before you touch your own file.

    O seletor de modelos do PlotSet: as categorias de gráficos listadas à esquerda, a grade Bar Charts aberta e o card do modelo Bar Chart mostrando o botão Select.
    Todo guia começa aqui. Escolha a categoria e depois o modelo: a grade é a mesma, seja qual for o tipo de gráfico que você quer.
  2. 02

    Shape your sheet into observations, not summaries

    Put the group label in the first column and the raw numeric value in the second, one row per observation. If your export is a pivot table with an average per group, that is the wrong shape: pull the underlying rows from wherever the pivot came from.

  3. 03

    Import your data or connect a sheet

    Use the data panel to import a CSV or .xlsx file, paste rows directly from a spreadsheet, or connect a Google Sheet if the underlying numbers change regularly. PlotSet reads the first row as headers automatically.

    A visualização de dados do editor do PlotSet: uma planilha com as colunas Name, Value e Region preenchidas com números de províncias canadenses, ao lado do painel Data, que oferece envio de CSV, Magic Import e sincronização com o Google Sheet.
    A visualização de dados, aqui em um projeto de gráfico de barras. Envie um CSV, extraia os números de uma imagem com o Magic Import ou sincronize um Google Sheet. O painel é idêntico para todos os tipos de gráfico.
  4. 04

    Map the group and value columns

    Confirm which column feeds the category axis and which feeds the density curve. This is usually right on the first try when your headers say what they mean, but double-check it if your sheet carries extra columns PlotSet had to guess between.

    O painel Data do PlotSet com os vínculos de colunas em destaque: Label/time apontando para a coluna A, Values para a coluna B e Filter/color para a coluna C, com o botão Auto Binding logo abaixo.
    Os vínculos definem qual coluna vira o rótulo, qual fornece os valores e qual comanda a cor. O Auto Binding tenta adivinhá-los a partir dos seus cabeçalhos, então confira o resultado em vez de dar como certo.
  5. 05

    Adjust the bandwidth and watch what changes

    Move the bandwidth slider up and down before settling on a value. Too high and two real peaks merge into one soft hump; too low and the curve gets bumpy from noise alone. Keep whichever shape survives a small nudge in both directions.

  6. 06

    Sort the groups by median

    Switch the group order from alphabetical to sorted by median value. Reno, Chicago, Dallas in that order tells the reader something; Chicago, Dallas, Reno alphabetically does not.

  7. 07

    Turn on the inner box and pick your colors

    Enable the inner box or median marker so a reader who wants the exact number does not have to eyeball the widest point of the curve. One color per group is standard; save a second, contrasting color for a group you specifically want to call out.

    O editor do PlotSet na aba Preview: um gráfico do tipo Violin Plot já finalizado na área de edição e, na lateral direita, o painel de configurações contornado em vermelho.
    A aba Preview de um gráfico do tipo Violin Plot. Todos os controles de estilo ficam no painel contornado em vermelho: aparência, cabeçalho, rodapé e as opções específicas desse tipo de gráfico. Cada grupo fica em sua própria aba.
  8. 08

    Wrap up: publish, embed or export

    Publish for a live, interactive chart with a tooltip on every group, grab the embed code to drop it into a page, or export a PNG, SVG or PDF if you need a static image for a deck.

Comece pelo modelo de Violin Plot com dados de exemplo já carregados, depois substitua-os pelos seus.

Abrir o modelo

Publique, incorpore ou exporte

A reta final é igual para todo tipo de gráfico: o Share transforma o gráfico em um link público interativo e em um código de incorporação; o Export gera um arquivo estático.

Share: link público e código de incorporação

Ativar o código de incorporação e o link público é o que publica o gráfico. O link pode ser enviado com segurança para qualquer pessoa, e o código de incorporação entra em qualquer página como um iframe que mantém a interatividade e os tooltips ao passar o mouse. Edite o gráfico depois e clique em Recreate para levar essas mudanças aos dois.

A barra de ferramentas do editor do PlotSet com o botão Share em destaque, ao lado do botão Export.
É pelo Share que um gráfico finalizado vira um link público e um código de incorporação.
A janela Share do PlotSet: a chave que ativa o código de incorporação e o link público, os botões Link, Embed, Facebook, Reddit, Twitter, LinkedIn e Email, e o link público do gráfico com um botão Copy.
Ative o código de incorporação e o link público, depois copie o link ou pegue o iframe. O Recreate leva as edições seguintes a todo mundo que já tem o link.

Export: SVG, PNG ou JPG

O Export grava uma cópia estática no tamanho que você precisar. O SVG continua nítido em qualquer escala e ainda pode ser editado em uma ferramenta de design; PNG e JPG são as escolhas seguras para slides e documentos. É o multiplicador de escala que garante uma imagem nítida em uma tela retina.

A barra de ferramentas do editor do PlotSet com o botão Export em destaque.
O Export é o caminho para gerar um arquivo estático para um slide ou um relatório.
A janela Export chart do PlotSet: um seletor de escala em 2x, campos de largura e altura definidos como 1000 por 600 e o menu de formatos aberto com SVG, PNG e JPG.
O SVG continua nítido em qualquer tamanho e editável em uma ferramenta de design; PNG e JPG são as escolhas seguras para uma apresentação. Defina a escala antes de exportar para que a imagem fique nítida em uma tela retina.

Dicas de estilo para um Violin Plot

Trim the curve if your values are bounded

If your value column cannot go below zero, hours worked, order counts, percentages, turn on trimming so the density stops at the observed minimum instead of smoothing past it into negative territory that cannot exist.

Keep the inner summary on by default

A bare outline looks cleaner in a screenshot but leaves the reader guessing at the median. The inner box costs almost nothing visually and answers the first question anyone asks about a distribution: where is the middle.

One color family, not one color per group by default

Color coding every violin a different hue implies the groups are categorically different in some way beyond the axis label. A single color, or a light gradient across an ordered axis, keeps the reader's attention on shape rather than on a legend.

Widen the chart before you narrow the bandwidth

A violin squeezed into a narrow column looks noisier than the same data drawn wide, because horizontal detail gets compressed along with the shape. Give the chart more width first, then revisit the bandwidth: you may not need to smooth as hard as you thought.

Erros comuns ao fazer um Violin Plot

Every violin comes out as a thin, flat sliver

This is almost always pre-aggregated data: one row per group with an average, instead of one row per observation. Check your source file for the raw rows the average was calculated from and upload those instead.

Two groups that should look different look identical

The bandwidth is probably set too high for the amount of data you have, smoothing away the real differences between groups. Lower it step by step until the shapes diverge, then stop at the point where they stop changing.

The curve extends below zero on a value that cannot be negative

Kernel density smoothing does not know your values are bounded, so it draws density past the edge unless told otherwise. Turn on trimming to the observed range, or note in a caption that the tails past the boundary are a smoothing artifact.

Saiba mais sobre o Violin Plot

Não tem certeza se o Violin Plot é a escolha certa? Veja o que é, quando usar e quando evitar.

Sobre o Violin Plot

Violin Plot: perguntas frequentes

Aim for at least fifty observations per group before trusting the shape, and a few hundred before it is genuinely stable. PlotSet will still draw a violin from fewer rows, but the curve mostly reflects the bandwidth setting rather than the data at that size.

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