Seaborn - การวางแผนข้อมูลแบบฟอร์มกว้าง

ควรใช้ชุดข้อมูลแบบ "long-from" หรือ "tidy" เสมอ แต่ในบางครั้งเมื่อเราไม่มีตัวเลือกใด ๆ แทนที่จะใช้ชุดข้อมูล "รูปแบบกว้าง" ฟังก์ชันเดียวกันนี้ยังสามารถนำไปใช้กับข้อมูล "รูปแบบกว้าง" ในรูปแบบต่างๆได้เช่น Pandas Data Frames หรือ NumPy สองมิติ อาร์เรย์ ออบเจ็กต์เหล่านี้ควรถูกส่งผ่านไปยังพารามิเตอร์ข้อมูลโดยตรงโดยต้องระบุตัวแปร x และ y เป็นสตริง

ตัวอย่าง

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.boxplot(data = df, orient = "h")
plt.show()

เอาต์พุต

นอกจากนี้ฟังก์ชันเหล่านี้ยอมรับเวกเตอร์ของวัตถุ Pandas หรือ NumPy แทนที่จะเป็นตัวแปรใน DataFrame

ตัวอย่าง

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.boxplot(data = df, orient = "h")
plt.show()

เอาต์พุต

ข้อได้เปรียบที่สำคัญของการใช้ Seaborn สำหรับนักพัฒนาหลายคนในโลก Python คือเพราะมันสามารถใช้วัตถุ DataFrame ของแพนด้าเป็นพารามิเตอร์ได้