数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了数据分析——seaborn可视化(笔记自用)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

 参考内容

 【Python】一小时带你掌握seaborn可视化_哔哩哔哩_bilibili


目录

一、变量分布 

1、查看异常值 

2、观察变量分布 

3、figure-level functions具有FacetGrid特性 

二、数值变量的关系分析 

1、sns.relplot():

2、sns.lmplot():分析两个变量的线性关系

3、sns.displot():绘制两个变量的联合分布

4、sns.jointplot():绘制两个变量的联合分布和各自分布

 (1)sns.jointplot()

(2)jointplot的升级版:JointGrid,可通过g.plot自定义函数

 (3)sns.pairplot():成对绘制所有数值变量的联合分布

 (4)pairplot的升级版:PairGrid,可通过g.map自定义函数

  (5)data.corr()+sns.heatmap():成对绘制所有数值变量的相关系数

 三、类别变量的分析

 1、类别变量的分布:sns.countplot(),类似sns.histplot()

 2、类别变量与数值变量的关系

(1)不同类别中数值变量的均值/中值估计:barplot, pointplot

(2)不同类别中数值变量的取值范围:boxplot, boxenplot

(3)不同类别中数值变量的分布图:stripplot, swarmplot, violinplot

 四、FacetGrid, PairGrid中自定义绘制函数

1、FacetGrid

 2、PairGrid


数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 seaborn的函数结构通常可按照上图划分为:图绘制函数(紫红色)和轴绘制函数(天蓝色)。

每一类图绘制函数聚合了对应的轴绘制函数的功能,还提供相应的接口。

一、变量分布 

拿到一个数据,首先要查看变量的分布: 

  • 变量取值范围,是否有异常值(outliers)?
  • 变量分布是否近似正态分布?如果不是,那么是否有偏移?是否有双峰分布(bimodality)?
  • 如果依据类别变量对数据集进行划分,各子集上变量的分布是否有很大的差异?

1、查看异常值 

(1)用seaborn中自带的数据集

print(sns.get_dataset_names())

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

penguin_df = sns.load_dataset('penguins')
penguin_df

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

(2)sns.boxplot():查看数值变量的取值范围,观察是否有异常值(箱型图) 

sns.boxplot(data=penguin_df, x='bill_length_mm')    # 定义数据和变量名

 数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

图中 箱子中间的线是数据的中值;箱体左右两个边界是四分位数(75%的值是小于49的,25%的值小于39);箱体外的两条线是表示合理范围内的最大值和最小值(用公式计算出来的),超出这个范围的话,数据就是不合理的,有可能是异常值,需要具体情况具体分析。

1、boxplot对应catplot(类别变量分析),因此箱体图也可以用catplot绘制:

sns.catplot(data=penguin_df, x='bill_length_mm',kind='box')  # 需要定义kind

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 2、也可以将所有变量的箱型图放到一个图中,但往往会因为数据不是一个数量级而效果不好:

sns.boxplot(data=penguin_df)

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

(3)观察异常值情况

sns.boxplot(data=tip_df)

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

图中红色圈的部分可能是异常值的点(具体问题具体分析)。

2、观察变量分布 

(1)sns.displot():查看变量的分布

sns.displot(data=penguin_df, x='bill_length_mm')

 数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

# 通过设置bins来控制直方图的划分 
sns.displot(data=penguin_df, x='bill_length_mm', bins=50)

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 bins划分过粗可能会忽略数据的分布特征,但有时划分过细又会导致过分解读。可以看到上图呈现双峰分布。

1、displot也可以对类别变量进行分析:

sns.displot(data=penguin_df, x='species')

 数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

2、对比用countplot对类别变量进行分析:

sns.countplot(data=penguin_df, x='species')
sns.displot(data=penguin_df, x='species', hue='species', shrink=0.7)

displot可以通过hue参数进行颜色区分,通过shink对柱状图进行放缩

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

(2)sns.displot():看kde曲线

用核函数对数据的分布进行拟合,默认使用高斯核函数.

  • 方法一:
sns.displot(data=penguin_df, x='bill_length_mm', kind='kde')
  • 方法二:
sns.kdeplot(data=penguin_df, x='bill_length_mm')

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

rugplot是不占空间的,可以直接叠加在displot的图像上:

sns.displot(data=penguin_df, x='bill_length_mm', kind='kde', rug=True)

 数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 虽然kde曲线更容易观察数据的分布规律,但可能在图像边缘部分的绘制超出取值范围。

  • 解决方案一:(令cut=0)
sns.displot(data=penguin_df, x='bill_length_mm', kind='kde', rug=True, cut=0)

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

但是这种方法可能会改变数据分布。

  • 解决方案二:(在直方图上叠加绘制kde)
sns.displot(data=penguin_df, x='bill_length_mm', kde=True)

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 (3)分析双峰分布

sns.displot(data=penguin_df, x='bill_length_mm', kind='kde', hue='species')

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 从图中可以看到,企鹅的最长在不同的种类上的kde分布是不一样的,它们之间有一定的差距。所以叠加起来会呈现双峰分布的特点。

 (4)分析偏移情况  

可以对数据进行对数处理

(5)经验分布函数(acdfplot)  

sns.displot(data=penguin_df, x='bill_length_mm', kind='ecdf')

 数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 图中55对应的比例是0.97,表示数据中低于55的数据占75%。功能与箱型图比较类似,只是用不同的形式表现出来了。

3、figure-level functions具有FacetGrid特性 

FacetGrid将行和列设置成类别变量,根据数据变量的不同类别,将数据划分成不同的子集,在各个子集上分析各个变量的分布。(相当于绘制了变量的条件概率分布)

sns.displot(data=penguin_df, x='bill_length_mm', row='sex', col='island', kind='kde', hue='species')

 将行设置为性别(有两个类别),列设置为岛屿(有三个类别),绘制企鹅的嘴长的kde曲线(bill_length_mm)。

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

二、数值变量的关系分析 

1、sns.relplot():

  • 绘制散点图
sns.relplot(data=tip_df, x='total_bill', y='tip', hue='time', style='time', markers=['o', '^'])

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 markers可以自定义图中点的样式

sns.relplot(data=tip_df, x='total_bill', y='tip', hue='size', size='size')

 数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 当类别较多时,会采用渐进色表示,通过size还可以设置大小。

  • 绘制连线图
sns.relplot(data=tip_df, x='total_bill', y='tip',kind='line')

 数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 上面的图有点乱,因为连线图适合分析时序数据、股价的波动等等。

# 股价分析
stock_df = pd.DataFrame(dict(time=np.arange(500), price=np.random.randn(500).cumsum()+np.ones(500)*50))
sns.relplot(data=stock_df, x='time', y='price', kind='line')

 随机数产生500个数,用累计和函数(cumsum)达到连续变化的效果来模拟股价变化。数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

2、sns.lmplot():分析两个变量的线性关系

 前面对tip_df绘制散点图时可以看到数据具有一定的相关性,因此可以用lmplot 取绘制回归线。

sns.lmplot(data=tip_df, x='total_bill', y='tip')

 数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

regplot和lmplot 绘制回归线的效果一样:

sns.regplot(data=tip_df, x='total_bill', y='tip')

 数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 通过residplot绘制残差图:

sns.residplot(data=tip_df, x='total_bill', y='tip')

 数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 理性情况下(拟合好的话),残差应该是随机分布的,而这里的残差还呈现一定的发散分布,肯定是两个变量之间的关系还没挖掘出来。

  • lmplot也可以和relplot一样添加类别变量
sns.lmplot(data=tip_df, x='total_bill', y='tip', hue='time')

数据分析——seaborn可视化(笔记自用) 

  •  lmplot也具有FacetGrid特性
sns.lmplot(data=tip_df, x='total_bill',row='smoker', col='time', y='tip', hue='time')

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-400361.html

3、sns.displot():绘制两个变量的联合分布

直方图形式: 

sns.displot(data=penguin_df, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm')

数据分析——seaborn可视化(笔记自用) 

 kde曲线形式:

sns.displot(data=penguin_df, x='bill_length_mm', y='bill_depth_mm', kind='kde')

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 可以通过设置thresh(0-1)来控制图形显示的范围、level控制线的疏密程度。

也可以用displot绘制类别变量的联合分布:

sns.displot(data=penguin_df, x='island', y='species')

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 从图中可以看到,Gentoo只在Biscore island上,在Biscore island上,Gentoo占大多数,但还是有一部分的Adelie。

4、sns.jointplot():绘制两个变量的联合分布和各自分布

 (1)sns.jointplot()

默认情况下,联合分布是散点图,可以通过kind进行设置。`kind` is one of ['scatter', 'hist', 'hex', 'kde', 'reg', 'resid']
sns.jointplot(data=tip_df, x='total_bill', y='tip')

 数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 还可以通过hue加入一个类别变量:

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

与displot相同,jointplot也可以绘制两个类别变量。 

(2)jointplot的升级版:JointGrid,可通过g.plot自定义函数

g = sns.JointGrid(data=tip_df, x='total_bill', y='tip')
g.plot(sns.histplot, sns.boxplot)  # 中间用直方图,边缘用箱型图

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 自定义部分也可以更加具体:

g = sns.JointGrid(data=tip_df, x='total_bill', y='tip')
g.plot_joint(sns.kdeplot)  # 联合分布
g.plot_marginals(sns.histplot, kde=True)  # 边缘各自的分布

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 (3)sns.pairplot():成对绘制所有数值变量的联合分布

sns.pairplot(data=tip_df, kind='kde')

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 当变量较多时,可以选择自己所需的关键变量进行分析:
数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 (4)pairplot的升级版:PairGrid,可通过g.map自定义函数

g = sns.PairGrid(data=car_df, x_vars=['total', 'speeding', 'alcohol'], y_vars=['total', 'speeding', 'alcohol'])
g.map_upper(sns.scatterplot)
g.map_diag(sns.histplot, kde=True)
g.map_lower(sns.regplot)

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

  (5)data.corr()+sns.heatmap():成对绘制所有数值变量的相关系数

首先求出每对变量的相关系数 :

car_cor = car_df.corr()
car_cor

数据分析——seaborn可视化(笔记自用) 然后用热力图的方式把求到的相关系数表示出来:

sns.heatmap(car_cor, cmap='Blues', annot=True, fmt='.2f', linewidth=0.5)

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 其中annot用来显示数值,fmt='.2f'表示浮点型,保留到小数点后两位。

 三、类别变量的分析

 1、类别变量的分布:sns.countplot(),类似sns.histplot()

sns.catplot(data=tip_df, x='time', kind='count')

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 2、类别变量与数值变量的关系

(1)不同类别中数值变量的均值/中值估计:barplot, pointplot

sns.catplot(data=penguin_df, x='species', y='bill_length_mm', kind='bar', estimator=np.median, hue='island')

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

sns.catplot(data=penguin_df, x='species', y='bill_length_mm', kind='point')

 数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

(2)不同类别中数值变量的取值范围:boxplot, boxenplot

sns.catplot(data=penguin_df, x='species', y='bill_length_mm', kind='box')

 数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 一般情况下boxplot就够用了,当变量取值范围很大时,可以用boxenplot(适合大数据集)。boxenplot可以逐级地绘制箱型图。

(3)不同类别中数值变量的分布图:stripplot, swarmplot, violinplot

 带状图结合了散点图和直方图的特点:

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

sns.catplot(data=penguin_df, x='species', y='bill_length_mm', kind='strip',jitter=0.3)

 通过jitter可以设置带状图的宽度,取值范围[0,1] 

 数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 swarmplot:

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

violinplot:

数据分析——seaborn可视化(笔记自用) 

 可以将swarmplot 叠加到violinplot上:

sns.catplot(data=penguin_df, x='species', y='bill_length_mm', kind='violin')
sns.swarmplot(data=penguin_df, x='species', y='bill_length_mm', color='w') # 这里要用axes-level

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 四、FacetGrid, PairGrid中自定义绘制函数

1、FacetGrid

g = sns.FacetGrid(data=tip_df, row='time', col='smoker')  # 定义的行列需要是类别变;出来的图只有框线
# 自定义部分
g.map(sns.kdeplot, 'tip')

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 绘制联合分布

g = sns.FacetGrid(data=tip_df, row='time', col='smoker') 
# 也可以绘制两个变量的联合分布
g.map(sns.scatterplot,'total_bill', 'tip')

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 2、PairGrid

用法与pairplot类似 

g = sns.PairGrid(data=penguin_df,hue='species')
g.map_diag(sns.kdeplot)
g.map_offdiag(sns.scatterplot)

数据分析——seaborn可视化(笔记自用)

 

到了这里,关于数据分析——seaborn可视化(笔记自用)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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