Introductie tot Seaborn

Gevorderde datavisualisatie met Seaborn

Chris Moffitt

Instructor

Python-visualisatielandschap

Het Python-visualisatielandschap is complex en kan overweldigen

Python-visualisatielandschap

Matplotlib

matplotlib levert de basisbouwstenen voor Seaborn-visualisaties
Je kunt het ook los gebruiken om data te plotten

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.read_csv("wines.csv")

fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(df['alcohol'])

Voorbeeld histogram met Matplotlib

Pandas

pandas is een basisbibliotheek voor data-analyse
Het ondersteunt ook eenvoudige plotfunctionaliteit

import pandas as pd

df = pd.read_csv("wines.csv")
df['alcohol'].plot.hist()

Voorbeeld histogram met pandas

Seaborn

Seaborn ondersteunt complexe visualisaties van data
Het is gebouwd op matplotlib en werkt het best met pandas-dataframes

Seaborn histplot

histplot lijkt op het histogram uit de eerdere voorbeelden
Maakt standaard een histogram, maar kan ook andere complexe plots maken

import seaborn as sns

sns.histplot(df['alcohol'])

Voorbeeld Seaborn histplot

Seaborn displot

displot gebruikt histplot en andere functies voor verdelingsplots
Maakt standaard een histogram, maar kan ook andere plottypen maken

import seaborn as sns

sns.displot(df['alcohol'], kind='kde')

Voorbeeld Seaborn displot

pandas-histogram vs. displot

pandas-histogram
```
df['alcohol'].plot.hist()
```
- Werkelijke frequentie van observaties
- Geen rand om de balken
- Brede bins
- Geen x-aslabel

Seaborn displot
```
sns.displot(df['alcohol'])
```
- Automatisch label op de x-as
- Gedempeld kleurpalet
- Strakkere plot

Laten we oefenen!

Gevorderde datavisualisatie met Seaborn

Preparing Video For Download...