¿Cómo hacer un diagrama de caja agrupado con Seaborn Catplot?

Requisito previo: nacido en el mar

Un diagrama de caja agrupado es un diagrama de caja donde las categorías se organizan en grupos y subgrupos. Siempre que queremos visualizar datos en formato de grupo y subgrupo, el Seaborn Catplot() juega un papel importante. El siguiente ejemplo visualiza la distribución de 7 grupos (llamados A a G) y 2 subgrupos (llamados bajo y alto) en formato de diagrama de caja agrupado. Para generar diagramas de caja usando Seaborn generalmente se usa el método boxplot() pero aquí usamos un método mucho más nuevo Catplot(). Catplot() accede a varias funciones de nivel de eje que muestran la relación entre una variable numérica y una o más categóricas utilizando una de varias representaciones visuales.

Diagrama de caja agrupado

En este artículo, aprenderemos cómo generar diagramas de caja agrupados utilizando Seaborn Catplot. Siga los pasos que se mencionan a continuación:

• Importar paquetes requeridos.
• Cargue el conjunto de datos.
• Ahora use el método catplot() que está disponible dentro del paquete seaborn. Pasemos la variable x e y, aquí la variable en el eje x es continua y la variable en el eje y es categórica, también pase otros parámetros como datos, tono, altura, aspecto y tipo = «caja».

Sintaxis:

catplot(x, y, tono, datos, altura, tipo)
 

Conjunto de datos utilizado: titanic_train.csv

Ejemplo 1: diagrama de caja horizontal

import pandas as pd
import seaborn as sns
  
  
df = pd.read_csv("titanic_train.csv")
df.dropna()
sns.catplot(x='Sex', y='Fare', hue='Survived', 
            data=df, height=9, kind="box")

Salida :

Ejemplo 2: diagrama de caja vertical

Este ejemplo muestra cómo podemos trazar los mismos datos horizontalmente. Esto se puede lograr simplemente intercambiando los valores proporcionados a x e y.

import pandas as pd
import seaborn as sns
  
  
df = pd.read_csv("titanic_train.csv")
df.dropna()
sns.catplot(y='Sex', x='Fare', hue='Survived',
            data=df, height=9, kind="box")

Producción: