Использование FacetGrid, catplot и lmplot

Средний уровень визуализации данных с Seaborn

Chris Moffitt

Instructor

Боксплот FacetGrid

Средний уровень визуализации данных с Seaborn

Аккуратные данные

  • Сеточные графики Seaborn требуют данных в «аккуратном формате»
  • Одно наблюдение на строку данных

Аккуратные данные

Средний уровень визуализации данных с Seaborn

FacetGrid

  • FacetGrid лежит в основе многих сеток, учитывающих структуру данных
  • Позволяет управлять распределением данных по столбцам, строкам и оттенкам
  • После создания FacetGrid необходимо привязать тип графика к сетке
Средний уровень визуализации данных с Seaborn

FacetGrid: пример с категориальными данными

g = sns.FacetGrid(df, col='HIGHDEG')
g.map(sns.boxplot, 'Tuition', 
      order=['1', '2', '3', '4'])

Пример сетки боксплотов

Средний уровень визуализации данных с Seaborn

catplot()

  • catplot — упрощённый способ использовать FacetGrid для категориальных данных
  • Объединяет разбиение на фасеты и привязку типа графика в одну функцию
sns.catplot(x="Tuition", data=df,
            col="HIGHDEG", kind="box")

Пример сетки боксплотов 2

Средний уровень визуализации данных с Seaborn

FacetGrid для регрессии

  • FacetGrid() также подходит для точечных и регрессионных графиков
g = sns.FacetGrid(df, col='HIGHDEG')
g.map(plt.scatter, 'Tuition', 'SAT_AVG_ALL')

Пример точечной сетки

Средний уровень визуализации данных с Seaborn

lmplot

  • lmplot строит точечные и регрессионные графики на FacetGrid
sns.lmplot(data=df, x="Tuition", y="SAT_AVG_ALL",
           col="HIGHDEG", fit_reg=False)

Пример точечной сетки 2

Средний уровень визуализации данных с Seaborn

lmplot с регрессией

sns.lmplot(data=df, x="Tuition", y="SAT_AVG_ALL",
           col="HIGHDEG", row="REGION")

Пример регрессионной сетки

Средний уровень визуализации данных с Seaborn

Давайте потренируемся!

Средний уровень визуализации данных с Seaborn

Preparing Video For Download...