¿Cómo usar la paleta de colores Seaborn para colorear el diagrama de caja?

Box Plot es la representación visual de los grupos de representación de datos numéricos a través de sus cuartiles. Boxplot también se usa para detectar el valor atípico en el conjunto de datos. Captura el resumen de los datos de manera eficiente con un simple cuadro y bigotes y nos permite comparar fácilmente entre grupos. 

Agregar el conjunto correcto de colores a Boxplot puede revelar muchos patrones diferentes que no se habían visto antes. Seaborn Color Palette hace que sea muy fácil agregar colores en Boxplot. Este artículo explicará cómo usar la paleta de colores Seaborn para colorear diagramas de caja.

Hay 2 formas de colorear Boxplot usando la paleta de colores Seaborn

1) Usando paletas predefinidas de seaborn

Esto se puede hacer agregando un argumento de paleta dentro de la función boxplot() y dándole cualquier valor de paleta de colores marinos predefinido como «Conjunto1», «Conjunto2», «Emparejado», «Conjunto3», etc.

Paso 1: crear un marco de datos.

# import the required library
import seaborn as sns 
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
  
#Generate some random data
np.random.seed(45)
df = pd.DataFrame({
    'Corn': np.random.normal(40, 15, 100),
    'Rice': np.random.normal(60, 10,100),
    'Wheat': np.random.normal(80, 5, 100),
    'Peas': np.random.normal(30, 13, 100),
})
print(df)

Producción:

Paso 2: Usa pandas.melt() para convertir de ancho a largo

# Since the above data is in wide
# form we convert it into long
# form using melt function
data_df = df.melt(var_name='Pulses',
                  value_name='Tons Consumed')
print(data_df)

Producción:

Paso 3: Cree un diagrama de caja para usar una paleta.

# Create boxplot and add palette
# with predefined values like Paired, Set1, etc
sns.boxplot(x="Pulses", y="Tons Consumed",
            data=data_df, palette="Paired")

Producción:

Usando diferentes colores:

sns.boxplot(x="Pulses", y="Tons Consumed",
            data=data_df, palette="Set1")

Producción:

Los posibles valores de la paleta son:

Acento, Accent_r, Blues, Blues_r, BrBG, BrBG_r, BuGn, BuGn_r, BuPu, BuPu_r,  

CMRmap, CMRmap_r, Dark2, Dark2_r, GnBu, GnBu_r, Verdes, Verdes_r, Grises, Grises_r,  

OrRd, OrRd_r, Naranjas, Naranjas_r, PRGn, PRGn_r, Emparejado, Emparejado_r, Pastel1, Pastel1_r,  

Pastel2, Pastel2_r, PiYG, PiYG_r, PuBu, PuBuGn, PuBuGn_r, PuBu_r, PuOr, PuOr_r, PuRd,  

PuRd_r, Púrpuras, Púrpuras_r, RdBu, RdBu_r, RdGy, RdGy_r, RdPu, RdPu_r, RdYlBu, RdYlBu_r,  

RdYlGn, RdYlGn_r, Rojos, Reds_r, Set1, Set1_r, Set2, Set2_r, Set3, Set3_r, Espectral,  

Espectral_r, Wistia, Wistia_r, YlGn, YlGnBu, YlGnBu_r, YlGn_r, YlOrBr, YlOrBr_r, YlOrRd,  

YlOrRd_r, afmhot, afmhot_r, otoño, otoño_r, binario, binario_r, hueso, hueso_r, brg, brg_r,  

bwr, bwr_r, cividis, cividis_r, guay, cool_r, coolwarm, coolwarm_r, cobre, cobre_r, cubehelix

2) Crear manualmente su propia paleta de colores y usarla

Acercarse:

• Crea tu propia gama de colores.
• Use la función set_palette() de seaborn y agregue el nombre de su array como argumento.
• Llame a la función boxplot() para hacer el diagrama de caja
•  

#create your own color array
my_colors = ["#9b59b6", "#3498db", 
             "#2ecc71", "#006a4e"]
  
# add color array to set_palette
# function of seaborn
sns.set_palette( my_colors )
  
# make boxplot
sns.boxplot( x = "Pulses", y = "Tons Consumed",
            data = data_df)