Wykresy zliczające i słupkowe

Wprowadzenie do wizualizacji danych z Seaborn

Content Team

DataCamp

Wykresy kategoryczne

Przykłady: wykresy zliczające, słupkowe
Zawierają zmienną kategoryczną
Porównania między grupami

Wykres zliczający odpowiedzi dotyczących męskości

catplot()

Służy do tworzenia wykresów kategorycznych
Te same zalety co relplot()
Łatwe tworzenie podwykresów za pomocą col= i row=

countplot() a catplot()

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.countplot(x="how_masculine",
              data=masculinity_data)

plt.show()

Wykres zliczający odpowiedzi dotyczących męskości

countplot() a catplot()

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="how_masculine",
            data=masculinity_data,
            kind="count")

plt.show()

Wykres zliczający odpowiedzi dotyczących męskości

Zmiana kolejności

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

category_order = ["No answer", 
                  "Not at all",
                  "Not very", 
                  "Somewhat", 
                  "Very"]

sns.catplot(x="how_masculine",
            data=masculinity_data,
            kind="count",
            order=category_order)

plt.show()

Wykres zliczający odpowiedzi dotyczących męskości z nową kolejnością

Wykresy słupkowe

Wyświetla średnią zmiennej ilościowej dla każdej kategorii

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="day",
            y="total_bill",
            data=tips,
            kind="bar")

plt.show()

Wykres słupkowy średniego rachunku według dnia

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

Przedziały ufności

Linie pokazują 95% przedziały ufności dla średniej
Obrazują niepewność szacunku
Zakładają, że dane stanowią próbę losową

Wykres słupkowy średniego rachunku według dnia

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

Wyłączanie przedziałów ufności

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="day",
            y="total_bill",
            data=tips,
            kind="bar",
            errorbar=None)

plt.show()

Wykres słupkowy bez przedziałów ufności

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

Zmiana orientacji

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.catplot(x="total_bill",
            y="day",
            data=tips,
            kind="bar")

plt.show()

Poziomy wykres słupkowy

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

Czas na ćwiczenia!

Wprowadzenie do wizualizacji danych z Seaborn