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Pythonでデータ可視化を磨く

Nick Strayer

Instructor

自己紹介

表から可視化へ

表から可視化へ（その2）

表から可視化へ（その3）

このコースで使うツール

受講前提

Matplotlib によるデータ可視化入門

Seaborn によるデータ可視化入門

Python データサイエンスツールボックス（パート 2）

さまざまな可視化ツール

pollution.head()

         city  year  month  day     CO   NO2     O3    SO2
0  Cincinnati  2012      1    1  0.245  20.0  0.030   4.20
1  Cincinnati  2012      1    2  0.185   9.0  0.025   6.35
2  Cincinnati  2012      1    3  0.335  31.0  0.025   4.25
3  Cincinnati  2012      1    4  0.305  25.0  0.016  17.15
4  Cincinnati  2012      1    5  0.345  21.0  0.016  11.05

pollution.city.unique()

[ 'Boston',    'Cincinnati',     'Denver',       'Des Moines', 
  'Fairbanks', 'Houston',        'Indianapolis', 'Long Beach', 
  'New York',  'Salt Lake City', 'Vandenberg Air Force Base' ]

強調点付きの基本散布図

ラベルなし外れ値の散布図

cinci_pollution = pollution[pollution.city == 'Cincinnati']

# 特定の日かどうかで色を付ける配列を作成
cinci_colors = ['orangered' if day == 38 else 'steelblue' 
                for day in cinci_pollution.day]

# 追加引数 facecolors を用いて散布図を作成 
p = sns.regplot(x='NO2',
                y='SO2',
                data = cinci_pollution,
                fit_reg=False, 
                scatter_kws={'facecolors': cinci_colors,'alpha': 0.7})

ラベル付き外れ値の散布図

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