Grafici a matrice

Visualizzazione dei dati intermedia con Seaborn

Chris Moffitt

Instructor

Mettere i dati nel formato giusto

  • La funzione heatmap() di Seaborn richiede dati in formato griglia
  • Spesso si usa crosstab() di pandas per preparare i dati
pd.crosstab(df["mnth"], df["weekday"],
values=df["total_rentals"],aggfunc="mean").round(0)

griglia di dati

Visualizzazione dei dati intermedia con Seaborn

Creare una heatmap

sns.heatmap(pd.crosstab(df["mnth"], df["weekday"],
            values=df["total_rentals"], aggfunc="mean")
)

esempio di heatmap

Visualizzazione dei dati intermedia con Seaborn

Personalizzare una heatmap

sns.heatmap(df_crosstab, annot=True, fmt="d", 
            cmap="YlGnBu", cbar=False, linewidths=.5)

esempio di heatmap 2

Visualizzazione dei dati intermedia con Seaborn

Centrare una heatmap

  • Seaborn permette di centrare i colori della heatmap su un valore specifico
sns.heatmap(df_crosstab, annot=True, fmt="d",
            cmap="YlGnBu", cbar=True,
            center=df_crosstab.loc[9, 6])

esempio di heatmap 3

Visualizzazione dei dati intermedia con Seaborn

Grafico di una matrice di correlazione

  • La funzione corr di pandas calcola le correlazioni tra colonne di un dataframe
  • L'output può essere trasformato in una heatmap con seaborn
cols = ['total_rentals', 'temp', 'casual', 'hum', 'windspeed']
sns.heatmap(df[cols].corr(), cmap='YlGnBu')

esempio di matrice di correlazione

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