Comparer des groupes

Améliorer vos visualisations de données en Python

Nick Strayer

Instructor

Qu'est-ce que cela signifie ?

  • Valeurs globalement plus élevées ?

  • Distribution plus étendue ? Plus resserrée ?

  • Essentiel pour représenter vos données

groupes de personnes rassemblées

Améliorer vos visualisations de données en Python

comparaison de classes avec des courbes de densité à noyau

Améliorer vos visualisations de données en Python

empilement de noyaux formant une KDE

Améliorer vos visualisations de données en Python
pollution_nov = pollution[pollution.month == 10]

sns.kdeplot(pollution_nov[pollution_nov.city == 'Denver'].O3, color = 'red') sns.kdeplot(pollution_nov[pollution_nov.city != 'Denver'].O3)

Deux KDE superposées

Améliorer vos visualisations de données en Python
# Enable rugplot
sns.kdeplot(pollution_nov[pollution_nov.city == 'Denver'].O3, color='red')
sns.rugplot(pollution_nov[pollution_nov.city == 'Denver'].O3, color='red')
sns.kdeplot(pollution_nov[pollution_nov.city != 'Denver'].O3)

Deux KDE superposées avec un rug plot

Améliorer vos visualisations de données en Python

beaucoup de KDE qui se chevauchent

Améliorer vos visualisations de données en Python

diagrammes en essaim (beeswarm) abstraits autour de plusieurs axes

Améliorer vos visualisations de données en Python
pollution_nov = pollution[pollution.month == 10]

sns.swarmplot(y="city", x="O3", data=pollution_nov, size=4)
plt.xlabel("Ozone (O3)")

Diagramme beeswarm de la pollution O3

Améliorer vos visualisations de données en Python

Comparons !

Améliorer vos visualisations de données en Python

Preparing Video For Download...