Pandas i Seaborn

Wprowadzenie do wizualizacji danych z Seaborn

Content Team

DataCamp

Czym jest pandas?

  • Biblioteka Pythona do analizy danych
  • Łatwe wczytywanie zbiorów danych z plików csv, txt i innych
  • Dane są przechowywane jako obiekty DataFrame
Wprowadzenie do wizualizacji danych z Seaborn

Praca z obiektami DataFrame

import pandas as pd

df = pd.read_csv("masculinity.csv")
df.head()
    participant_id        age    how_masculine    how_important
0                1    18 - 34         Somewhat         Somewhat
1                2    18 - 34         Somewhat         Somewhat
2                3    18 - 34             Very         Not very
3                4    18 - 34             Very         Not very
4                5    18 - 34             Very             Very
Wprowadzenie do wizualizacji danych z Seaborn

Użycie DataFrame z countplot()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

df = pd.read_csv("masculinity.csv")
sns.countplot(x="how_masculine", data=df)
plt.show()

Wykres zliczający dla kolumny „how_masculine"

Wprowadzenie do wizualizacji danych z Seaborn

Pierwsze 10 wierszy DataFrame masculinity

Wprowadzenie do wizualizacji danych z Seaborn

„Nieuporządkowany" DataFrame

Wprowadzenie do wizualizacji danych z Seaborn

Czas na ćwiczenia!

Wprowadzenie do wizualizacji danych z Seaborn

Preparing Video For Download...