Категориальные данные мы можем визуализировать с помощью двух графиков, вы можете использовать либо функции pointplot () , либо функцию фактора более высокого уровня factorplot () .
Factorplot
Factorplot рисует категорический график на FacetGrid. Используя параметр «kind», мы можем выбрать сюжет, такой как boxplot, violinplot, barplot и stripplot. FacetGrid по умолчанию использует точечный график.
пример
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('exercise')
sb.factorplot(x = "time", y = pulse", hue = "kind",data = df);
plt.show()
Выход
Мы можем использовать разные графики для визуализации одних и тех же данных с помощью параметра вида .
пример
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('exercise')
sb.factorplot(x = "time", y = "pulse", hue = "kind", kind = 'violin',data = df);
plt.show()
Выход
В factorplot данные наносятся на фасетную сетку.
Что такое Facet Grid?
Фасетная сетка образует матрицу панелей, определяемых строкой и столбцом путем деления переменных. Из-за панелей один участок выглядит как несколько участков. Очень полезно проанализировать все комбинации в двух дискретных переменных.
Представим приведенное выше определение на примере
пример
import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('exercise')
sb.factorplot(x = "time", y = "pulse", hue = "kind", kind = 'violin', col = "diet", data = df);
plt.show()
Выход
Преимущество использования Facet заключается в том, что мы можем ввести в график еще одну переменную. Приведенный выше график делится на два графика на основе третьей переменной, называемой «диета», с использованием параметра «col».
Мы можем сделать много граней столбцов и выровнять их по строкам сетки —