Вы можете использовать следующий базовый синтаксис в seaborn, чтобы создать блочную диаграмму из нескольких столбцов кадра данных pandas:
sns.boxplot(x='variable', y='value', data=df)
В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.
Пример: Блочная диаграмма нескольких столбцов с использованием Seaborn
Предположим, у нас есть следующий кадр данных pandas, который показывает очки, набранные игроками в трех разных баскетбольных командах:
import pandas as pd
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [5, 7, 7, 9, 12, 12],
'B': [8, 8, 9, 13, 15, 17],
'C': [1, 2, 2, 4, 5, 7]})
#view DataFrame
df
A B C
0 5 8 1
1 7 8 2
2 7 9 2
3 9 13 4
4 12 15 5
5 12 17 7
Предположим, мы хотим создать три диаграммы, которые показывают распределение очков, набранных каждой командой.
Чтобы создать несколько блочных диаграмм в Seaborn, мы должны сначала преобразовать DataFrame pandas в длинный формат :
#melt data frame into long format
df_melted = pd.melt(df)
#view first 10 rows of melted data frame
df_melted. head ( 10 )
variable value
0 A 5
1 A 7
2 A 7
3 A 9
4 A 12
5 A 12
6 B 8
7 B 8
8 B 9
9 B 13
Теперь мы можем создать несколько коробочных диаграмм, используя seaborn:
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#create seaborn boxplots by group
sns.boxplot(x='variable', y='value', data=df_melted)
По оси X отображаются команды, а по оси Y — распределение набранных очков.
Обратите внимание, что мы можем использовать следующий синтаксис, чтобы также добавить заголовок и изменить метки осей :
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
#create seaborn boxplots by group
sns.boxplot(x='variable', y='value', data=df_melted).set (title='Points by Team')
#modify axis labels
plt.xlabel('Team')
plt.ylabel('Points')
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как создавать другие распространенные визуализации в seaborn :
Как создать круговую диаграмму в Seaborn
Как создать диаграмму с областями в Seaborn
Как создать график временных рядов в Seaborn
