Використання FacetGrid, catplot і lmplot

Середній рівень візуалізації даних із Seaborn

Chris Moffitt

Instructor

Ящик із вусами у FacetGrid

Середній рівень візуалізації даних із Seaborn

Tidy data

  • Гратчасті графіки Seaborn потребують «tidy»-формату даних
  • По одному спостереженню на рядок

Охайні дані

Середній рівень візуалізації даних із Seaborn

FacetGrid

  • FacetGrid — основа для багатьох «data-aware» ґраток
  • Дає змогу керувати розподілом даних за стовпцями, рядками та відтінком (hue)
  • Після створення FacetGrid тип графіка потрібно відобразити (map) на ґратку
Середній рівень візуалізації даних із Seaborn

Категоріальний приклад FacetGrid

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

Приклад ґратки з ящиками

Середній рівень візуалізації даних із Seaborn

catplot()

  • catplot — простіший спосіб використати FacetGrid для категоріальних даних
  • Поєднує фасетування й відображення в одній функції 
sns.catplot(x="Tuition", data=df,
            col="HIGHDEG", kind="box")

Приклад ґратки з ящиками 2

Середній рівень візуалізації даних із Seaborn

FacetGrid для регресії

  • FacetGrid() також підходить для точкових і регресійних графіків 
g = sns.FacetGrid(df, col='HIGHDEG')
g.map(plt.scatter, 'Tuition', 'SAT_AVG_ALL')

Приклад ґратки з точками

Середній рівень візуалізації даних із Seaborn

lmplot

  • lmplot будує точкові та регресійні графіки на FacetGrid 
sns.lmplot(data=df, x="Tuition", y="SAT_AVG_ALL",
           col="HIGHDEG", fit_reg=False)

Приклад ґратки з точками 2

Середній рівень візуалізації даних із Seaborn

lmplot з регресією

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

Приклад ґратки з регресією

Середній рівень візуалізації даних із Seaborn

Давайте потренуємось!

Середній рівень візуалізації даних із Seaborn

Preparing Video For Download...