Lote de barra de Seaborn

A exploração de dados é algo que todos gostamos de fazer. Análise de dados exploratórios é o processo de exibição de dados e compreensão ou extração de informações importantes. Os dados podem ser exibidos de muitas maneiras diferentes. Um gráfico de barras empilhadas é um gráfico útil que é usado em uma variedade de aplicações e apresentações. Aprenderemos como compreender e construir parcelas de barras empilhadas usando o Python neste artigo.

O que é uma trama de barra empilhada em Seaborn

Um gráfico de barra empilhado é uma representação visual de um conjunto de dados no qual a categoria é destacada com certas formas, como retângulos. Os dados fornecidos no conjunto de dados são representados pelo comprimento e alturas do gráfico de barras. Em um gráfico de barras empilhadas, um eixo inclui a proporção de contagens associadas a uma classificação específica de uma coluna no conjunto de dados, enquanto o outro eixo representa os valores ou contagens conectadas a ele. As parcelas de barra empilhadas podem ser representadas horizontalmente ou verticalmente. O gráfico de barras verticais é conhecido como gráfico de coluna.

Um gráfico de barras empilhadas é um tipo de gráfico em que cada barra é dividida graficamente em sub -barras para mostrar inúmeras colunas de dados ao mesmo tempo.

Também vale lembrar que um gráfico de barras mostra apenas o valor médio (ou outro estimador), enquanto mostrar a gama de valores possíveis através de cada escala dos dados categóricos pode ser mais útil em muitas circunstâncias. Outras parcelas, como uma caixa ou uma trama de violino, seriam mais apropriadas nesse cenário.

Sintaxe da parcela de barra de Seaborn empilhada

A sintaxe da função de plotagem de barra de Seaborn é extremamente simples.

DataFrameName.plot (tipo = 'bar', empilhado = true, cor = [color1, color2,… colorn])

Aqui está o nome de dados no conjunto de dados de plotagem. Isso é considerado uma forma ampla se x e y não estiverem presentes. Além disso, será de forma longa dentro deste nome de dados. O método da plotagem deve ser definido como empilhado = true para plotar o layout da barra empilhada. Também podemos passar em uma lista de cores, que costumávamos colorir separadamente todos os sub -bares em um bar. Alguns outros parâmetros opcionais também desempenham um papel significativo na plotagem das parcelas de barra empilhadas.

Ordem, Hue_order: Os níveis categóricos devem ser plotados em ordem; Caso contrário, os níveis são assumidos nos itens de dados.

estimador: Dentro de cada lixeira categórica, use esta função estatística para estimar.

CI (Float, SD, Nenhum): A largura dos intervalos de confiança deve ser desenhada em torno dos valores estimados se "SD", pule a escala e mostre o desvio padrão das observações em vez disso. Não haverá bootstrapping e nenhuma barra de erro se nenhuma for especificada.

n_boot (int): A frequência dos ciclos de bootstrap a serem usados ​​ao calcular modelos estatísticos é definida.

orientar: O enredo é orientado de uma certa maneira (vertical ou horizontal). Isso é normalmente inferido dos tipos das variáveis ​​de entrada, mas pode ser utilizado para esclarecer a incerteza na qual as variáveis ​​x e y são inteiros ou ao visualizar dados de um formulário largo.

paleta: Cores para utilizar para vários níveis de matiz. Deve ser um dicionário traduzindo faixas de matiz em cores de matplotlib, ou qualquer coisa que a paleta de cores () possa entender.

saturação: As cores devem ser desenhadas em uma proporção da saturação real, grandes áreas lucram de cores moderadamente dessatadas, mas, a menos que queira que as cores da plota.

Errcolor: As linhas que representam o modelo estatístico são coloridas de maneira diferente.

ERRWIDTH (FLOAT): Espessura da linha das barras de erro (e tampas).

Dodge (Bool): Se os elementos devem ou não ser movidos ao longo do eixo categorizado quando o ninho de matiz é empregado.

Exemplo 1:

Temos um enredo simples de bar empilhado que mostra as vendas do carro em meses diferentes. Incluímos algumas bibliotecas necessárias para este código de exemplo. Em seguida, criamos um quadro de dados na variável "df". Temos três campos com o nome do carro com porcentagens diferentes de vendas por ano e no campo Index, incluímos os nomes do mês. Então, criamos o enredo de barra empilhado chamando o DF.plotar e passar o tipo de parâmetro como uma barra, e empilhar o valor para o verdadeiro. Depois disso, atribuímos o rótulo ao eixo x e y e também definimos o título para o gráfico de barra empilhado.

importar matplotlib.pyplot como plt
Importar Seaborn como SNS
df.Explode ('Z')
importar pandas como PD
df = pd.DataFrame ('BMW': [14, 33, 43, 81, 52, 24, 18, 85, 12, 68, 75, 21],
'CVICs': [22, 23, 10, 72, 31, 48, 52, 42, 32, 21, 55, 35],
'Ferrari': [35, 48, 12, 35, 63, 20, 32, 53, 20, 35, 27, 58],
índice = ['Jan', 'fev', 'mar', 'abr', 'maio', 'jun', 'jul', 'agosto', 'sep', 'outubro', 'novembro', 'dez ]))
df.plot (tipo = 'bar', empilhado = true, cor = ['azul', 'vermelho', 'laranja'])
plt.xlabel ('meses de vendas')
plt.YLABEL ('Vendas de vendas')
plt.Título ('Vendas de carros em um ano')
plt.mostrar()

A representação visual do gráfico de barras empilhadas é a seguinte:

Exemplo 2:

O código a seguir demonstra como adicionar títulos de eixo e um título de visão geral, e sobre como girar os rótulos do eixo x e do eixo y para uma melhor legibilidade. Criamos o quadro de dados dos trabalhadores com os turnos da manhã e da noite ao longo dos dias dentro de uma variável "df". Então, criamos um gráfico de barra empilhado com o DF.Função da plotagem. Depois disso, definimos o título para o enredo como 'empresa trabalha' com o tamanho da fonte. Os rótulos do eixo x e do eixo y também são dados. No final, demos um ângulo às variáveis ​​x e y que giram de acordo com esse ângulo.

importar pandas como PD
importar matplotlib.pyplot como plt
Importar Seaborn como SNS
df = pd.DataFrame ('Days': ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thur', 'Fri'],
'Morning Shift': [32, 36, 45, 50, 59],
'Turno da noite': [44, 47, 56, 58, 65])
df.plot (tipo = 'bar', empilhado = true, cor = ['vermelho', 'laranja']))
plt.Title ('Company Labors', Fontsize = 15)
plt.xlabel ('dias')
plt.Ylabel ('Número de trabalhos')
plt.Xticks (rotação = 35)
plt.YTICKS (rotação = 35)
plt.mostrar()

O gráfico de barra empilhado com os rótulos rotacionais X e Y é mostrado na figura da seguinte forma:

Exemplo 3:

Podemos usar o mesmo gráfico de barras para exibir um conjunto de valores categóricos. O resultado final não terá uma aparência empilhada, mas representará as observações em um único gráfico com várias barras. No código de exemplo, definimos o quadro de dados que possui os dados do celular com taxas diferentes em dias diferentes. Este gráfico mostra as taxas de dois celulares simultaneamente ao definirmos o parâmetro variável x e y na função de plotagem de barras do SeaBorn com a tonalidade como móvel.

importar pandas como PD
importar matplotlib.pyplot como plt
Importar Seaborn como SNS
df = pd.Dataframe ("taxas": [40, 80, 50, 60, 70, 50, 80, 40, 30, 40, 20, 30, 30, 50, 70],
"Mobile": ['OPPO', 'Samsung', 'Oppo', 'Samsung', 'Oppo', 'Samsung', 'Oppo', 'Samsung', 'Oppo', 'Samsung', 'Oppo', ' Samsung ',' Oppo ',' Samsung '],
"Days": [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 7, 7])
s = SNS.barplot (x = "dias", y = 'taxas', dados = df, hue = "celular")
plt.mostrar()

O gráfico é visualizado com as duas barras na figura do gráfico a seguir:

Conclusão

Aqui, explicamos brevemente o gráfico de barra empilhado com a biblioteca marítima. Mostramos o gráfico de barra empilhado com diferentes visualização dos quadros de dados e também com diferentes estilos de etiquetas X e Y. Os scripts são simples de compreender e aprender usando o Ubuntu 20.04 Terminal. Todos os três exemplos podem ser alterados de acordo com as necessidades de trabalho dos usuários.