Punktdiagramme

Einführung in die Datenvisualisierung mit Seaborn

Erin Case

Data Scientist

Was sind Punktdiagramme?

Punkte zeigen Mittelwerte der quantitativen Variable
Vertikale Linien zeigen 95-%-Konfidenzintervalle

Punktdiagramm für den durchschnittlichen Rechnungsbetrag von Rauchern und Nichtrauchern

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Liniendiagramm: durchschnittlicher Stickstoffdioxidgehalt im Zeitverlauf Liniendiagramm mit Stickstoffdioxidwerten im Zeitverlauf

Punktdiagramm: durchschnittliche Restaurantrechnung für Raucher/Nichtraucher Punktdiagramm für den durchschnittlichen Rechnungsbetrag von Rauchern und Nichtrauchern

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Punktdiagramm vs. Liniendiagramm

Beide zeigen:

Mittelwerte der quantitativen Variable
95-%-Konfidenzintervalle für die Mittelwerte

Unterschiede:

Liniendiagramm hat quantitative Variable (normalerweise die Zeit) auf der x-Achse
Punktdiagramm hat kategoriale Variable auf der x-Achse

Punktdiagramm vs. Balkendiagramm

Beide zeigen:

Mittelwerte der quantitativen Variable
95-%-Konfidenzintervalle für die Mittelwerte

Punktdiagramm vs. Balkendiagramm

Zweifarbiges Balkendiagramm zum Thema Maskulinität

Zweifarbiges Punktdiagramm zum Thema Maskulinität

Punktdiagramm erstellen

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="age", 
            y="masculinity_important", 
            data=masculinity_data,
            hue="feel_masculine",
            kind="point")

plt.show()

Zweifarbiges Punktdiagramm zum Thema Maskulinität

Verbindungslinien zwischen Punkten weglassen

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="age", 
            y="masculinity_important", 
            data=masculinity_data,
            hue="feel_masculine",
            kind="point",
            join=False)

plt.show()

Zweifarbiges Punktdiagramm zum Thema Maskulinität ohne Linien zwischen den Punkten

Median anzeigen

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="smoker", 
            y="total_bill", 
            data=tips, 
            kind="point")

plt.show()

Punktdiagramm für den durchschnittlichen Rechnungsbetrag von Rauchern und Nichtrauchern

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Median anzeigen

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from numpy import median

sns.catplot(x="smoker", 
            y="total_bill", 
            data=tips, 
            kind="point", 
            estimator=median)

plt.show()

Punktdiagramm für den Median des Rechnungsbetrags von Rauchern und Nichtrauchern

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Konfidenzintervalle anpassen

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="smoker", 
            y="total_bill", 
            data=tips, 
            kind="point",
            capsize=0.2)

plt.show()

Punktdiagramm mit kleinen Querbalken am Ende der Konfidenzintervalle

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Konfidenzintervalle deaktivieren

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="smoker", 
            y="total_bill", 
            data=tips, 
            kind="point",
            ci=None)

plt.show()

Punktdiagramm ohne Konfidenzintervalle

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Lass uns üben!

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