Einführung in Seaborn

Einführung in die Datenvisualisierung mit Seaborn

Erin Case

Data Scientist

Was ist Seaborn?

Python-Bibliothek für die Datenvisualisierung
Einfaches Erstellen typischer Arten von Diagrammen

Kastendiagramm für Rechnungsbeträge je nach Wochentag und unterteilt nach Männern und Frauen

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

Wozu ist Seaborn nützlich?

Veranschaulichung eines Datenanalyse-Workflows mit fünf Phasen

Vorteile von Seaborn

Einfach zu verwenden
Harmoniert gut mit pandas-Datenstrukturen
Basiert auf matplotlib

Erste Schritte

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

Samuel Norman Seaborn (sns)

Figur aus der Fernsehserie „The West Wing“

Beispiel 1: Streudiagramm

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

height = [62, 64, 69, 75, 66, 
          68, 65, 71, 76, 73]
weight = [120, 136, 148, 175, 137,
          165, 154, 172, 200, 187]

sns.scatterplot(x=height, y=weight)

plt.show()

Streudiagramm für Größe und Gewicht

Beispiel 2: Zähldiagramm

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

gender = ["Female", "Female", 
          "Female", "Female", 
          "Male", "Male", "Male", 
          "Male", "Male", "Male"]

sns.countplot(x=gender)

plt.show()

Zähldiagramm für zwei Geschlechter

Streudiagramm mit schwarzen und roten Punkten

Liniendiagramm mit Markierungen und durchgängigen Linien

Zweifarbiges Punktdiagramm zum Thema Maskulinität

Streudiagramm für PS und Kraftstoffverbrauch mit sequenzieller Farbpalette

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

Lass uns üben!

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