Options supplémentaires de catplot()

Travailler avec des données catégorielles en Python

Kasey Jones

Research Data Scientist

Difficultés avec les graphiques catégoriels

Un graphique à barres de comptage créé avec seaborn qui dénombre les avis selon le continent de l'utilisateur et le type de voyageur.

Utiliser le facetgrid de catplot()

Exemple d'utilisation de seaborn pour créer la même visualisation selon différentes catégories d'une colonne. Cette visualisation contient la même information que la précédente, mais il y a maintenant un graphique par continent d'utilisateur.

Utiliser différents arguments

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")
Palettes courantes : "Set", "Set2", "Tab10", "Paired"

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

Un dernier coup d'œil

Une visualisation mise à jour d'une diapositive précédente avec une autre palette de couleurs. Cette visualisation contient un count plot pour chaque continent d'utilisateur.

Mettre à jour les graphiques

Préparation : enregistrer le graphique dans l'objet ax
Titre du graphique : ax.fig.suptitle("My title")
Étiquettes des axes : ax.set_axis_labels("x-axis-label", "y-axis-label")
Hauteur du titre : 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()

Résultat final

Notre visualisation finale pour ce chapitre. Elle comporte des étiquettes d'axes et un titre mis à jour.

Pratique avec catplot()

Travailler avec des données catégorielles en Python