Розподіли за категорією в seaborn

Імпорт і керування фінансовими даними в Python

Stefan Jansen

Instructor

Розподіли за категорією

Минулий сегмент: описова статистика
Кількість спостережень, середнє по категорії
Тепер: візуалізація розподілу змінної за рівнями категоріальної змінної для зручного порівняння
Приклад: розподіл Market Cap за Sector або IPO Year
Детальніше, ніж описова статистика

Очищення даних: вилучення викидів

nasdaq = pd.read_excel('listings.xlsx', sheet_name='nasdaq', 
                        na_values='n/a')
nasdaq['market_cap_m'] = nasdaq['Market Capitalization'].div(1e6)

nasdaq = nasdaq[nasdaq.market_cap_m > 0] # Active companies only

outliers = nasdaq.market_cap_m.quantile(.9) # Outlier threshold

nasdaq = nasdaq[nasdaq.market_cap_m < outliers] # Remove outliers

Boxplot: квартилі та викиди

import seaborn as sns
sns.boxplot(x='Sector', y='market_cap_m', data=nasdaq)
plt.xticks(rotation=75);

Квартилі.

Варіація: SwarmPlot

sns.swarmplot(x='Sector', y='market_cap_m', data=nasdaq)
plt.xticks(rotation=75)
plt.show()

SwarmPlot.

Давайте потренуємось!

Імпорт і керування фінансовими даними в Python