如何在Python Seaborn库中使用countplot可视化数据?

Seaborn是一个帮助可视化数据的库。它具有自定义主题和高层接口。

在以前的图中，我们将整个数据集绘制在图表上。使用条形图，我们可以了解数据分布的中心倾向。

barplot函数建立了分类变量和连续变量之间的关系。数据以矩形条的形式表示，在那个特定类别所占数据比例的长短表示。

barplot的一个特殊用途是countplot，它显示每个类别的观察数与数据相关，而不是计算第二变量的统计值。

让我们用’titanic’数据集来理解countplot –

更多Python相关文章，请阅读：Python 教程

演示

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
my_df = sb.load_dataset('titanic')
sb.countplot(x = "class", data = my_df, palette = "Blues");
plt.show()

输出

解释

• 导入所需使用的包。
• 输入数据是从seaborn库加载的”titanic”数据。
• 此数据存储在数据帧中。
• 使用’load_dataset’函数加载iris数据。
• 使用’countplot’函数可视化此数据。
• 此处，数据帧作为参数供应。
• 同时，x和y值被指定。
• 此数据在控制台上被显示。