Seaborn绘制分类数据

在前面的章节中，我们学习了散点图，hexbin图和kde图，用于分析研究中的连续变量。当研究中的变量是分类时，这些图不适合。

当研究中的一个或两个变量是分类时，我们使用像striplot（），swarmplot（）等那样的图。Seaborn提供了这样做的界面。

分类散点图

在本节中，我们将了解分类散点图。

stripplot（）

当研究中的一个变量是分类时，使用stripplot（）。它表示沿任意一个轴排序的数据。

例

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.stripplot(x = "species", y = "petal_length", data = df)
plt.show()

输出

框

在上图中，我们可以清楚地看到每个物种中 petal_length 的差异。但是，上述散点图的主要问题是散点图上的点是重叠的。我们使用'Jitter'参数来处理这种情况。

抖动会为数据添加一些随机噪声。此参数将调整沿分类轴的位置。

例

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.stripplot(x = "species", y = "petal_length", data = df, jitter = Ture)
plt.show()

输出

点

现在，可以很容易地看到点的分布。

Swarmplot（）

另一个可以用作'抖动'替代的选项是函数 swarmplot（） 。此功能将散点图的每个点定位在分类轴上，从而避免重叠点 -

例

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.swarmplot(x = "species", y = "petal_length", data = df)
plt.show()

输出

灯罩