Grafice matrice

Vizualizarea datelor cu Seaborn – nivel intermediar

Chris Moffitt

Instructor

Pregătirea datelor în formatul potrivit

  • Funcția heatmap() din Seaborn necesită date în format grilă
  • crosstab() din pandas este frecvent utilizat pentru manipularea datelor
pd.crosstab(df["mnth"], df["weekday"],
values=df["total_rentals"],aggfunc="mean").round(0)

grilă de date

Vizualizarea datelor cu Seaborn – nivel intermediar

Crearea unui heatmap

sns.heatmap(pd.crosstab(df["mnth"], df["weekday"],
            values=df["total_rentals"], aggfunc="mean")
)

exemplu heatmap

Vizualizarea datelor cu Seaborn – nivel intermediar

Personalizarea unui heatmap

sns.heatmap(df_crosstab, annot=True, fmt="d", 
            cmap="YlGnBu", cbar=False, linewidths=.5)

exemplu heatmap 2

Vizualizarea datelor cu Seaborn – nivel intermediar

Centrarea unui heatmap

  • Seaborn permite centrarea culorilor heatmap-ului pe o valoare specifică
sns.heatmap(df_crosstab, annot=True, fmt="d",
            cmap="YlGnBu", cbar=True,
            center=df_crosstab.loc[9, 6])

exemplu heatmap 3

Vizualizarea datelor cu Seaborn – nivel intermediar

Reprezentarea unei matrice de corelație

  • Funcția corr din pandas calculează corelațiile dintre coloanele unui dataframe
  • Rezultatul poate fi convertit într-un heatmap cu seaborn
cols = ['total_rentals', 'temp', 'casual', 'hum', 'windspeed']
sns.heatmap(df[cols].corr(), cmap='YlGnBu')

exemplu matrice de corelație

Vizualizarea datelor cu Seaborn – nivel intermediar

Să exersăm!

Vizualizarea datelor cu Seaborn – nivel intermediar

Preparing Video For Download...