Kategoriální palety

Vylepšení datových vizualizací v Pythonu

Nick Strayer

Instructor

Tři panely obsahující země, města a ptáky jako příklady kategoriálních dat

Vylepšení datových vizualizací v Pythonu

Limity vnímání

  • Snažte se omezit na 10 nebo méně kategorií
  • Mějte na paměti barvoslepost
sns.palplot(sns.color_palette('Set2', 11))

Mnoho barev, které je těžké rozlišit kvůli jejich velkému počtu

Vylepšení datových vizualizací v Pythonu
# Assign a new column to dataframe the desired combos
pollution['interesting cities'] = [x if x in ['Long Beach', 'Cincinnati'] 
                                   else 'other' for x in pollution['city'] ]

sns.scatterplot(x="NO2", y="SO2", hue = 'interesting cities', palette='Set2',
                data=pollution.query('year == 2014 & month == 12'))

Bodový graf, kde Long Beach a Cincinnati mají odlišné barvy bodů a všechna ostatní města jsou sloučena do kategorie "other"

Vylepšení datových vizualizací v Pythonu
colorbrewer_palettes = ['Set1',   'Set2',    'Set3',    'Accent', 
                        'Paired', 'Pastel1', 'Pastel2', 'Dark2']

for pal in colorbrewer_palettes: 
    sns.palplot(pal=sns.color_palette(pal))
    plt.title(pal, loc = 'left')

Série dostupných kategoriálních barevných palet

Vylepšení datových vizualizací v Pythonu

Ordinální data (a)

  • Třídy mají pořadí

  • Pevný počet různých tříd

Diagram zobrazující čtyři kvartily

Vylepšení datových vizualizací v Pythonu

Ordinální data (b)

  • Třídy mají pořadí

  • Pevný počet různých tříd

Diagram zobrazující sedm dní v týdnu

Vylepšení datových vizualizací v Pythonu

Ordinální data (c)

  • Třídy mají pořadí

  • Pevný počet různých tříd

Diagram zobrazující škálu od šťastného po smutný pomocí emoji obličejů

Vylepšení datových vizualizací v Pythonu
colorbrewer_palettes = ['Reds', 'Blues', 'YlOrBr', 'PuBuGn', 'GnBu', 'Greys']

for i, pal in enumerate(colorbrewer_palettes): 
    sns.palplot(pal=sns.color_palette(pal, n_colors=i+4))

Série dostupných ordinálních palet

Vylepšení datových vizualizací v Pythonu
# Make a tertials column using qcut()
pollution['NO2 Tertial'] = pd.qcut(pollution['NO2'], 3, labels = False)

# Plot colored by the computer tertials 
sns.scatterplot(x="CO", y="SO2", hue='NO2 Tertial', palette="OrRd",
                data=pollution.query("city == 'Long Beach' & year == 2014"))

Bodový graf hodnot CO a SO2 kódující terciály NO2 červenou ordinální barevnou škálou

Vylepšení datových vizualizací v Pythonu

Let's color some categories

Vylepšení datových vizualizací v Pythonu

Preparing Video For Download...