Seaborn-다중 패널 범주 형 플롯

범주 형 데이터는 두 개의 플롯을 사용하여 시각화 할 수 있습니다. pointplot(), 또는 상위 수준 함수 factorplot().

Factorplot

Factorplot은 FacetGrid에 범주 형 플롯을 그립니다. 'kind'매개 변수를 사용하여 boxplot, violinplot, barplot 및 stripplot과 같은 플롯을 선택할 수 있습니다. FacetGrid는 기본적으로 포인트 플롯을 사용합니다.

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('exercise')
sb.factorplot(x = "time", y = pulse", hue = "kind",data = df);
plt.show()

산출

다른 플롯을 사용하여 동일한 데이터를 시각화 할 수 있습니다. kind 매개 변수.

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('exercise')
sb.factorplot(x = "time", y = "pulse", hue = "kind", kind = 'violin',data = df);
plt.show()

산출

factorplot에서 데이터는 패싯 그리드에 표시됩니다.

패싯 그리드 란?

Facet grid 변수를 나누어 행과 열로 정의 된 패널 행렬을 형성합니다. 패널로 인해 단일 플롯이 여러 플롯처럼 보입니다. 두 개의 불연속 변수에서 모든 조합을 분석하는 것은 매우 유용합니다.

위의 정의를 예를 들어 시각화 해 보겠습니다.

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('exercise')
sb.factorplot(x = "time", y = "pulse", hue = "kind", kind = 'violin', col = "diet", data = df);
plt.show()

산출

패싯 사용의 장점은 플롯에 다른 변수를 입력 할 수 있다는 것입니다. 위의 플롯은 'col'매개 변수를 사용하여 'diet'라는 세 번째 변수를 기반으로 두 개의 플롯으로 나뉩니다.

많은 열 패싯을 만들고 그리드의 행에 정렬 할 수 있습니다.

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('titanic')
sb.factorplot("alive", col = "deck", col_wrap = 3,data = df[df.deck.notnull()],kind = "count")
plt.show()

산출