Trazado de diferentes tipos de gráficos usando Factor plot en seaborn

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:
pokemon data set pic

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:
point plot

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:
violin plot

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:
bar plot

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:
box plot

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:
strip plot

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:
Count plot

Publicación traducida automáticamente

Artículo escrito por ankthon y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA

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