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Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Content Team

DataCamp

Pour commencer

Pour importer Seaborn :

import seaborn as sns

Pour importer Matplotlib :

import matplotlib.pyplot as plt

Pour afficher un graphique :

plt.show()
Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Graphiques relationnels

  • Montrer la relation entre deux variables quantitatives
  • Exemples : nuages de points, courbes
sns.relplot(x="x_variable_name", 
            y="y_variable_name", 
            data=pandas_df, 
            kind="scatter")
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Graphiques catégoriels

  • Montrer la distribution d'une variable quantitative selon des catégories définies par une variable catégorielle
  • Exemples : diagrammes à barres, diagrammes d'effectifs, boîtes à moustaches, diagrammes en points
sns.catplot(x="x_variable_name", 
            y="y_variable_name", 
            data=pandas_df, 
            kind="bar")
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Ajouter une 3e variable (hue)

Définir hue crée des sous-groupes affichés en couleurs différentes sur un même graphique.

Nuage de points avec hue

1 Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/
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Ajouter une 3e variable (row/col)

Définir row et/ou col dans relplot() ou catplot() crée des sous-groupes affichés sur des sous-graphiques distincts.

Nuage de points avec sous-graphiques

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

  • Changer l'arrière-plan : sns.set_style()
  • Changer les couleurs principales : sns.set_palette()
  • Changer l'échelle : sns.set_context()
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Ajouter un titre

Type d'objet Types de graphiques Comment ajouter un titre
FacetGrid relplot(), catplot() g.figure.suptitle()
AxesSubplot scatterplot(), countplot(), etc. g.set_title()
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Finitions

Ajouter des étiquettes aux axes x et y :

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

Pivoter les étiquettes de l'axe x :

plt.xticks(rotation=90)
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Passons à la pratique !

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