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 Plot
se 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 kind
parámetros, 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: