Dieser Beitrag ist eine grobe Einführung in das Seaborn-Modul in Python. Ich verwende es zur Datenvisualisierung in Kombination mit Pandas. Lesen Sie die Kommentare, um meinen Arbeitsablauf zu verstehen. Alle Fragen können Sie als Kommentar am Ende des Beitrags hinterlassen.
import pandas
import seaborn
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
Jahr
Land
Ausgang
0
2018
Argentinien
466649
1
2018
Österreich
164900
2
2018
Belgien
308493
3
2018
Brasilien
2879809
4
2018
Kanada
2020840
# Sehen wir uns auch den Schwanz an
data_df.tail()
Jahr
Land
Ausgang
835
1999
Ukraine
1918
836
1999
Vereinigtes Königreich
1973519
837
1999
Vereinigte Staaten von Amerika
13024978
838
1999
Usbekistan
44433
839
1999
Andere
11965
# Versuchen wir es mit .describe()
data_df.describe()
Jahr
Ausgang
zählen
840.000000
8.400000e+02
gemein
2008.284524
1.840118e+06
Standard
5.709808
3.407141e+06
Mindest
1999,000000
3.600000e+01
25%
2004.000000
1.633742e+05
50%
2008.000000
5.586175e+05
75%
2013.000000
1.970880e+06
max
2018.000000
2.901543e+07
# Diagrammgröße mit matplotlib .pyplot festlegen
plt.figure(figsize=(20,15))
# Erstellen eines Streudiagramms mit Seaborn
plot1 = seaborn.scatterplot(x="year",y="output ",hue="country", data=data_df)
# Handlungstitel hinzufügen
plot1.set_title("Produktionsleistung nach Jahr (OICA-Daten)", fontsize=22)
# x- und y-Achsenbeschriftungen hinzufügen
plot1.set_xlabel("Jahr",Schriftgröße=16)
plot1.set_ylabel("Ausgabe",Schriftgröße=16)
Text(0, 0.5, 'Ausgabe')
# Diagrammgröße mit matplotlib .pyplot festlegen
plt.figure(figsize=(20,15))
# Ticks der x-Achse um 90 Grad drehen
plt.xticks (Rotation = 90)
# Lassen Sie uns ein Boxplot-Diagramm erstellen
plot2 = seaborn.boxplot(x="country ",y="output ",data=data_df)
# Titel festlegen
plot2.set_title("Verteilung der jährlichen Produktionsleistung nach Ländern, 1999 - 2018 (OICA-Daten)",fontsize=22)
# Beschriftungen zu x- und y-Achse hinzufügen
plot2.set_xlabel("Land",Schriftgröße=16)
plot2.set_ylabel("jährliche Produktionsleistung",fontsize=16)
Text(0, 0.5, 'jährliche Produktionsleistung')
# Schwarmplots mit Seaborn
# Diagrammgröße mit matplotlib .pyplot festlegen
plt.figure(figsize=(20,15))
# Rotationsachsenstriche auf der x-Achse
plt.xticks (Rotation = 90)
# Setze den Standard-Stil der Seefahrer
seaborn.set_style("whitegrid")
# Standardkontext setzen
seaborn.set_context("talk")
# Schwarmplot erstellen
plot3 = seaborn.swarmplot(x="country ",y="output ",data=data_df,color="green")
# Titel festlegen
plot3.set_title("Jahresproduktion der Automobilindustrie nach Ländern von 1999 bis 2018, laut OICA",fontsize=22)
# Achsenbeschriftungen festlegen
plot3.set_xlabel("Land",Schriftgröße=22)
plot3.set_ylabel("jährliche Produktionsleistung",fontsize=22)
# Referenzlinie hinzufügen, mit matplotlib .pyplot
plt.axhline(data_df["output "].mean(),color="blue")
<matplotlib.lines.Line2D bei 0x2b02ec39b88>
# Zum Schluss erstellen wir noch ein Liniendiagramm
# Diagrammgröße festlegen
plt.figure(figsize=(20,15))
# Kontext auf "Papier" anpassen
seaborn.set_context("Papier")
# Erstellen Sie ein Liniendiagramm mit Seaborn
plot4 = seaborn.lineplot(x="year",y="output ",hue="country ",data=data_df)
# Titelplot hinzufügen
plot4.set_title("Zeitreihen der OICA-Produktionsleistung der Automobilindustrie, 1999 - 2018",fontsize=22)
# Achsenbeschriftungen anpassen
plot4.set_xlabel("Jahr",Schriftgröße=22)
plot4.set_ylabel("Produktionsleistung [Einheiten]",fontsize=22)
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