Introduzione ai grafici categorici con Seaborn

Lavorare con i dati categorici in Python

Kasey Jones

Research Data Scientist

Il nostro terzo dataset

Nome: Recensioni TripAdvisor Las Vegas - reviews
Righe: 504
Colonne: 20

Recensioni su Las Vegas

reviews.info()

RangeIndex: 504 entries, 0 to 503
Data columns (total 20 columns):
 #   Column             Non-Null Count  Dtype 
     ------             --------------  ----- 
 0   User country       504 non-null    object
...
 6   Traveler type      504 non-null    object
 7   Pool               504 non-null    object
 8   Gym                504 non-null    object
 9   Tennis court       504 non-null    object
...
dtypes: int64(7), object(13)
memory usage: 78.9+ KB

¹ https://www.kaggle.com/crawford/las-vegas-tripadvisor-reviews

Seaborn

Grafici categorici:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.catplot(...)

plt.show()

La funzione catplot

Parametri:

x: nome della variabile in data
y: nome della variabile in data
data: un DataFrame
kind: tipo di grafico: uno tra "strip", "swarm", "box", "violin", "boxen", "point", "bar" o "count"

Box plot

Pagina wiki del box plot

Punteggio recensioni

reviews["Score"].value_counts()

Esempio di box plot

sns.catplot(
  x="Pool",
  y="Score",
  data=reviews,
  kind="box"
)
plt.show()

Due opzioni rapide

# Impostare dimensione font e sfondo del grafico
sns.set(font_scale=1.4)

sns.set_style("whitegrid")

sns.catplot(
  x="Pool",
  y="Score",
  data=reviews,
  kind="box"
)
plt.show()

Esercizi sui box plot

Lavorare con i dati categorici in Python