Дополнительные параметры catplot()

Работа с категориальными данными в Python

Kasey Jones

Research Data Scientist

Сложности с категориальными графиками

График подсчёта, построенный с помощью seaborn: количество отзывов по континенту пользователя и типу путешественника.

Использование FacetGrid в catplot()

Пример использования seaborn для создания одной и той же визуализации по разным категориям столбца. Та же информация, что и на предыдущем графике, но теперь отдельный график для каждого континента пользователя.

Использование различных аргументов

sns.catplot(x="Traveler type", kind="count",

    col="User continent",

    col_wrap=3,

    palette=sns.color_palette("Set1"), data=reviews)

x: "Traveler type"
kind: "count"
col: "User continent"
col_wrap: 3
palette: sns.color_palette("Set1")
Популярные палитры: "Set", "Set2", "Tab10", "Paired"

¹ http://seaborn.pydata.org/tutorial/color_palettes.html

Ещё один взгляд

Обновлённая визуализация с предыдущего слайда с изменённой цветовой схемой. Отдельный график подсчёта для каждого континента пользователя.

Обновление графиков

Подготовка: сохраните график как объект ax
Заголовок графика: ax.fig.suptitle("My title")
Подписи осей: ax.set_axis_labels("x-axis-label", "y-axis-label")
Высота заголовка: plt.subplots_adjust(top=.9)

ax = sns.catplot(x="Traveler type", col="User continent", col_wrap=3,
    kind="count", palette=sns.color_palette("Set1"), data=reviews)
ax.fig.suptitle("Hotel Score by Traveler Type & User Continent")
ax.set_axis_labels("Traveler Type", "Number of Reviews")
plt.subplots_adjust(top=.9)
plt.show()

Готовый результат

Финальная визуализация для этой главы: обновлённые подписи осей и заголовок.

Практика с catplot()

Работа с категориальными данными в Python