Vše dohromady

Úvod do vizualizace dat se Seabornem

Content Team

DataCamp

Začínáme

Import Seaborn:

import seaborn as sns

Import Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt

Zobrazení grafu:

plt.show()

sns.relplot(x="x_variable_name", 
            y="y_variable_name", 
            data=pandas_df, 
            kind="scatter")

Zobrazení distribuce kvantitativní proměnné v kategoriích definovaných kategorickou proměnnou
Příklady: sloupcové, četnostní, krabicové a bodové grafy

sns.catplot(x="x_variable_name", 
            y="y_variable_name", 
            data=pandas_df, 
            kind="bar")

Nastavení hue vytvoří podskupiny zobrazené různými barvami v jednom grafu.

Bodový graf s hue

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Nastavení row a/nebo col v relplot() nebo catplot() vytvoří podskupiny zobrazené na samostatných podgrafech.

Bodový graf s podgrafy

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Typ objektu	Typy grafů	Přidání názvu
`FacetGrid`	`relplot()`, `catplot()`	`g.figure.suptitle()`
`AxesSubplot`	`scatterplot()`, `countplot()`, atd.	`g.set_title()`

Přidání popisků os x a y:

g.set(xlabel="new x-axis label",
      ylabel="new y-axis label")

Otočení popisků na ose x:

plt.xticks(rotation=90)

Úvod do vizualizace dat se Seabornem