Створення візуалізацій із Seaborn

Вступ до Python у Power BI

Jacob H. Marquez

Data Scientist

Графіки в пакеті Seaborn

Лінійний графік даних про перельоти за роками з кольорами за місяцями.

¹ https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.lineplot.html

Парний графік з чотирма стовпцями та чотирма рядками.

¹ https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.pairplot.html

Спільний графік: довжина дзьоба проти глибини дзьоба.

¹ https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.jointplot.html

Гістограма зросту людей. Це нормальний розподіл.

¹ https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.histplot.html

Гістограма зі скошенням праворуч: більшість спостережень ліворуч.

Гістограма зі скошенням ліворуч: більшість спостережень праворуч.

Гістограма бімодального розподілу

Випадкова хмара точок без залежності.

Точкова діаграма з додатною залежністю: праворуч угору.

Точкова діаграма з від'ємною залежністю: праворуч униз.

Спільний графік: у центрі точкова діаграма та дві гістограми зверху і праворуч.

seaborn.jointplot(
    x = "x",
    y = "y", 
    data = DataFrame
    )

Парний графік з чотирма стовпцями та чотирма рядками.

seaborn.pairplot(
    data = DataFrame
    )

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Кроки перетворення даних
...

seaborn.___plot(
    data = DataFrame,
      ...
    )

plt.show()

Вступ до Python у Power BI