Prerrequisitos: Introducción a Seaborn
Seaborn es una increíble biblioteca de visualización para el trazado de gráficos estadísticos en Python. Proporciona hermosos estilos predeterminados y paletas de colores para hacer que los gráficos estadísticos sean más atractivos. Está construido en la parte superior de la biblioteca matplotlib y también está estrechamente integrado a las estructuras de datos de pandas .
Diagrama de factores
Factor Plotse utiliza para dibujar diferentes tipos de categorical plot. El gráfico predeterminado que se muestra es un gráfico de puntos, pero podemos trazar otros gráficos categóricos marinos mediante el uso de kindparámetros, como gráficos de caja, gráficos de violín, gráficos de barras o gráficos de franjas.
Nota: Para ver el archivo del conjunto de datos de Pokémon, haga clic aquí
Fragmento de conjunto de datos:
Código 1: Gráfico de puntos usando el método factorplot() de seaborn.
# importing required library
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# read a csv file
df = pd.read_csv('Pokemon.csv')
# Stage v / s Attack point plot
sns.factorplot(x ='Stage', y ='Attack', data = df)
sns.factorplot(x ='Stage', y ='Defense', data = df)
# Show the plots
plt.show()
Producción:
Código 2: Gráfico de violín usando el método factorplot() de seaborn.
# importing required library
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# read a csv file
df = pd.read_csv('Pokemon.csv')
# Type 1 v / s Attack violin plot
sns.factorplot(x ='Type 1', y ='Attack',
kind = 'violin', data = df)
# show the plots
plt.show()
Producción:
Código 3: Diagrama de barras usando el método factorplot() de seaborn.
# importing required library
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# read a csv file
df = pd.read_csv('Pokemon.csv')
# Type 1 v / s Defense bar plot
# with Stage column is used for
# colour encoding i.e
# on the basis of Stages different
# colours is decided, here in this
# dataset, 3 Stage is mention so
# 3 different colours is used.
sns.factorplot(x ='Type 1', y ='Defense',
kind = 'bar', hue = 'Stage',
data = df)
# show the plots
plt.show()
Producción:
Código 4: Diagrama de caja utilizando el método factorplot() de seaborn.
# importing required library
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# read a csv file
df = pd.read_csv('Pokemon.csv')
# Stage v / s Defense box plot
sns.factorplot(x ='Stage', y ='Defense',
kind = 'box', data = df)
# show the plots
plt.show()
Producción:
Código 5: Diagrama de bandas usando el método factorplot() de seaborn.
# importing required library
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# read a csv file
df = pd.read_csv('Pokemon.csv')
# Stage v / s Defense strip plot
sns.factorplot(x ='Stage', y ='Defense',
kind = 'strip', data = df)
# show the plots
plt.show()
Producción:
Código 6: Gráfico de conteo usando el método factorplot() de seaborn.
# importing required library
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# read a csv file
df = pd.read_csv('Pokemon.csv')
# Stage v / s count - count plot
sns.factorplot(x ='Stage', kind = 'count', data = df)
# show the plots
plt.show()
Producción: