Opzioni aggiuntive di catplot()

Lavorare con i dati categorici in Python

Kasey Jones

Research Data Scientist

Difficoltà con i grafici categoriali

Un count plot creato con seaborn che conta le recensioni per continente utente e tipo di viaggiatore.

Usare il facetgrid di catplot()

Esempio di seaborn per creare la stessa visualizzazione su categorie diverse di una colonna. Contiene le stesse informazioni del grafico precedente, ma con un grafico per continente utente.

Usare argomenti diversi

sns.catplot(x="Traveler type", kind="count",

    col="User continent",

    col_wrap=3,

    palette=sns.color_palette("Set1"), data=reviews)

x: "Traveler type"
kind: "count"
col: "User continent"
col_wrap: 3
palette: sns.color_palette("Set1")
Palette comuni: "Set", "Set2", "Tab10", "Paired"

¹ http://seaborn.pydata.org/tutorial/color_palettes.html

Un altro sguardo

Una versione aggiornata della visualizzazione precedente con una palette diversa. Contiene un count plot per ogni continente utente.

Aggiornare i grafici

Imposta: salva il grafico in un oggetto: ax
Titolo: ax.fig.suptitle("My title")
Etichette assi: ax.set_axis_labels("x-axis-label", "y-axis-label")
Altezza titolo: plt.subplots_adjust(top=.9)

ax = sns.catplot(x="Traveler type", col="User continent", col_wrap=3,
    kind="count", palette=sns.color_palette("Set1"), data=reviews)
ax.fig.suptitle("Hotel Score by Traveler Type & User Continent")
ax.set_axis_labels("Traveler Type", "Number of Reviews")
plt.subplots_adjust(top=.9)
plt.show()

Risultato finale

La visualizzazione finale del capitolo, con titoli e assi aggiornati.

Esercizi con catplot()

Lavorare con i dati categorici in Python