Lotada de barras do SeaBorn Grouped

“Seaborn é baseado em matplotlib, o pacote de visualização principal do Python. Ele permite que os programadores criem uma visualização gráfica usando a linguagem de plotagem do Python e também oferece uma ferramenta para carregar os dados em r ou matplotlib. Você também pode utilizar os dados para aprender como os dados são usados, compreender os negócios do seu projeto de análise ou obter uma compreensão completa das várias maneiras. Você pode começar usando pandas para explorar os dados.”

O que é o lote de barras do Seaborn Grouped

O gráfico de barras agrupadas é uma forma de um gráfico que visualiza os valores de inúmeras variáveis ​​ao mesmo tempo agrupando barras. Este artigo mostra como projetar o gráfico de barras agrupadas visto abaixo em Python usando o pacote de visualização do SeaBorn. Antes de tudo isso, é preciso entender os seguintes conceitos:

Quando temos dois parâmetros, um dos quais é o número e o outro categórico, os gráficos de barras são ideais. A correlação entre eles pode ser revelada usando um Barlot de barra. Um gráfico de barra é uma técnica de visualização na qual um grupo é representado por barras verticais retangulares no eixo x e suas ações no eixo y. Na maioria dos casos, o eixo x representa a agregação da variável de categoria a ser plotada, enquanto o eixo y representa o valor numérico agregado. Podemos ver o eixo y plotado com a média dos recursos de categoria distintos. Um gráfico de barra mostra uma estimativa da tendência central da variável numérica com inúmeras variáveis ​​dependentes.

Ao lidar com várias variáveis ​​de categoria, um barplot de grade agrupado é útil. As parcelas de barras agrupadas são simples de criar com o pacote de gráficos do Seaborn do Python.

O método do DataFrame Groupby () em pandas é usado para dividir itens em clusters que consistem em um conjunto de critérios. Os pandas podem ser divididos em qualquer eixo. O conceito abstrato de agrupamento é a atribuição de rótulos a grupos. A função Pandas Groupby é usada para agrupar dados em categorias e executar esta função em cada categoria.

Exemplo 1

Aqui, temos a simples implementação de uma trama de barras agrupadas. Inicialmente, temos um Matplotlib como PLT, e o Módulo Seaborn como SNS é adicionado dentro do arquivo de script Python. Em seguida, escolhemos um conjunto de dados de amostra “Dicas” dos conjuntos de dados embutidos do Python. Carregamos esse conjunto de dados dentro da função marítima que representa SNS.load_dataset (). Utilizando as colunas do conjunto de dados carregado "Tip" na função do grupo, que agrupou o tamanho de duas colunas e o sexo do conjunto de dados de dicas de dicas.

Junto com a função do grupo, chamamos a função de agregação. A função de agregação é aplicada à coluna “Total_bill.”A função de agregação executa a operação média na coluna definida. Em seguida, o método Barplot é chamado aqui, que leva os parâmetros categoriais x e y para os eixos da plotagem. Temos valores categóricos de plotagem em diferentes tons usando a opção Hue como sexo.

importar matplotlib.pyplot como plt
Importar Seaborn como SNS
df = SNS.load_dataset ('dicas')
df = df.grupo ('tamanho', 'sexo']).Agg (Mean_total_bill = ("Total_bill", 'Mean')))
df = df.reset_index ()
SNS.Barplot (x = "tamanho",
y = "mean_total_bill",
Hue = "sexo",
dados = df)
plt.mostrar()

A seguir, é a visualização do Barplot em grupo agrupado.

Exemplo 2

Mudamos os campos da coluna apenas para mostrar a visualização de parcelas de barras agrupadas com os diferentes casos. Usamos as mesmas dicas de conjunto de dados para o gráfico de barras agrupadas e a adicionamos à função SeaBorn Load_Dataset.

Então, dentro da função do grupo, passamos o tamanho e o tamanho e a hora das duas colunas e agregamos a média da coluna total_bill. Depois disso, definimos os parâmetros x, y e a tonalidade para o Barlot. O parâmetro X é para o eixo x, que é definido com a coluna de tamanho, e o eixo y é definido com a coluna "média" em que a agregação é aplicada. O parâmetro Hue é definido com a propriedade Time aqui no conjunto de dados TIPS.

importar matplotlib.pyplot como plt
Importar Seaborn como SNS
df = SNS.load_dataset ('dicas')
df = df.Grupo (['tamanho', 'tempo']).agg (média = ("total_bill", 'média')))
df = df.reset_index ()
SNS.Barplot (x = "tamanho",
y = "significa",
Hue = "Time",
dados = df)
plt.mostrar()

O segundo lote de barras agrupadas também é renderizado com sucesso com a função de agregação na figura a seguir.

Exemplo 3

Este é o terceiro exemplo de ilustração do gráfico de barras agrupadas, mas com uma amostra de dados diferente. Tomamos um conjunto de dados de amostra da Python, que é representado como “anagramas.”Estamos construindo o gráfico de barras agrupadas das colunas de dados anagramas.

Em primeiro lugar, o carregamos dentro da função variável load_dataset do pacote marítimo, que é armazenado na variável df. Então, dentro da função do grupo, as colunas Num1 e ATTNR são passadas para serem agrupadas, e a função de agregação possui a coluna de entrada num2, que retorna a média da coluna num2. O Barplot é invocado aqui, para o qual o campo Num1 e attnr são definidos para as entradas X e Y. A propriedade Hue está definida com a coluna ATTNR.

importar matplotlib.pyplot como plt
Importar Seaborn como SNS
df = SNS.load_dataset ('anagramas')
df = df.grupo (['num1', 'attnr'])).agg (mean_num2 = ("num2", 'média'))
df = df.reset_index ()
SNS.barplot (x = "num1",
y = "mean_num2",
Hue = "Attnr",
dados = df)
plt.mostrar()

Exemplo 4

Estamos usando os parâmetros adicionais para o gráfico de barras agrupadas. Para isso, pegamos o conjunto de dados de amostra Titanic para gerar o gráfico de barras agrupadas. Definimos o contexto para o enredo passando a entrada do papel para ele. É usado para ajustar o tamanho e os rótulos para o enredo. Em seguida, definimos uma variável Titanic para a qual o conjunto de dados Titanic é carregado.

O Barplot é chamado dentro e definimos os parâmetros X e Y juntamente com a opção Hue, que possui os valores da coluna da OMS. A opção de paleta também é usada para definir as cores para o enredo. Temos uma paleta de magma aqui para a trama do bar agrupado. A opção Capsize, Saturação, Errcolor, ErrWidth e CI também são definidas para o Barlot de Barramento agrupado.

importar numpy como np
importar pandas como PD
importar matplotlib.pyplot como plt
Importar Seaborn como SNS
SNS.set_context ('papel')
Titanic = SNS.load_dataset ('Titanic')
SNS.barplot (x = 'classe', y = 'sobreviveu', hue = 'quem', dados = titanic,
paleta = 'magma',
capsize = 0.05,
saturação = 8.5,
errcolor = 'cinza', errwidth = 2,
ci = 'sd'
)
plt.mostrar()

Aqui a visualização do gráfico de barras agrupadas é agrupada por toda a coluna que sobreviveu no navio.

Conclusão

Essa é a visão geral geral do artigo Seaborn Grouped Bar Plot. Passamos por inúmeros exemplos para plotar uma trama de barra agrupada com Seaborn e Python neste tutorial. Começamos com gráficos simples usando os diferentes quadros de dados para as parcelas de barras agrupadas e personalizando -as com as opções adicionais.