Terrain de barre empilé Seabor

L'exploration des données est quelque chose que nous aimons tous faire. L'analyse exploratoire des données est le processus d'affichage des données et de la compréhension ou de l'extraction d'informations importantes. Les données peuvent être affichées de différentes manières. Un tracé de barre empilé est un graphique utile qui est utilisé dans une variété d'applications et de présentations. Nous apprendrons à comprendre et à construire des graphiques de bar empilés en utilisant Python dans cet article.

Qu'est-ce qu'un terrain de bar empilé à SeaBorn

Un tracé de barre empilé est une représentation visuelle d'un ensemble de données dans lequel la catégorie est mise en évidence avec certaines formes telles que les rectangles. Les données fournies dans l'ensemble de données sont représentées par la longueur et les hauteurs du graphique à barres. Dans un tracé de barre empilé, un axe comprend la proportion de comptes associés à une classification spécifique d'une colonne dans l'ensemble de données, tandis que l'autre axe représente les valeurs ou les comptes connectés avec lui. Les parcelles de bar empilées peuvent être représentées horizontalement ou verticalement. Le graphique à barre vertical est connu comme un graphique de colonne.

Un tracé de barre empilé est un type de graphique où chaque barre est divisée graphiquement en sous-barres pour afficher de nombreuses colonnes de données en même temps.

Il convient également de se rappeler qu'un graphique à barres ne montre que la valeur moyenne (ou une autre estimateur), tandis que la gamme de valeurs possibles à travers chaque échelle des données catégorielles peut être plus utile dans de nombreuses circonstances. D'autres parcelles, comme une boîte ou une parcelle de violon, seraient plus appropriées dans ce scénario.

Syntaxe de la barre empilée de Seaborn

La syntaxe de la fonction de tracé de la barre empilée de SeaBorn est extrêmement simple.

Dataframename.tracé (kind = 'bar', empilé = true, color = [color1, color2,… colorn])

Voici le dataframename dans l'ensemble de données de tracé. Ceci est considéré comme une forme large si x et y ne sont pas présents. Mis à part cela, il sera longue à l'intérieur de ce dataframename. La méthode de tracé doit être définie sur empilé = true pour tracer la disposition de la barre empilée. Nous pouvons également passer une liste de couleurs, que nous avons utilisée pour colorer séparément chaque sous-barre d'une barre. Certains autres paramètres facultatifs jouent également un rôle important dans le traçage des parcelles de barre empilées.

Ordre, Hue_Order: Les niveaux catégoriques doivent être tracés dans l'ordre; Sinon, les niveaux sont supposés à partir des éléments de données.

Estivateur: Dans chaque bac catégorique, utilisez cette fonction statistique pour estimer.

CI (Float, SD, aucun): La largeur des intervalles de confiance doit être dessinée autour des valeurs estimées si «SD», sautez la mise à l'échelle et montrez à la place l'écart type des observations. Il n'y aura pas de bootstrap et pas de barres d'erreur si aucune n'est spécifiée.

n_boot (int): La fréquence des cycles bootstrap à utiliser lors du calcul des modèles statistiques est défini.

Orient: Le tracé est orienté d'une certaine manière (vertical ou horizontal). Ceci est normalement déduit des types des variables d'entrée, mais il peut être utilisé pour clarifier l'incertitude dans laquelle les variables X et Y sont des entiers ou lors de la visualisation d'une grande forme de données.

palette: Couleurs à utiliser pour différents niveaux de teinte. Devrait être un dictionnaire traduisant des gammes de teintes en couleurs matplotlib, ou tout ce que cette palette de couleurs () peut comprendre.

saturation: Les couleurs doivent être dessinées à une proportion de la saturation réelle que les grandes zones profitent de couleurs modérément désaturées, mais à moins que nous voulions que les couleurs de l'intrigue répondent exactement aux spécifications des couleurs d'entrée, définissez ceci sur 1.

errcolor: Les lignes qui représentent le modèle statistique sont colorées différemment.

errWidth (float): Épaisseur de ligne des barres d'erreur (et caps).

Dodge (bool): Que les éléments soient ou non déplacés le long de l'axe catégorisé lorsque la nidification des teintes est utilisée.

Exemple 1:

Nous avons un complot de barre empilé simple qui montre les ventes de la voiture sur différents mois. Nous avons inclus certaines bibliothèques nécessaires à cet exemple de code. Ensuite, nous avons créé une trame de données dans la variable «DF». Nous avons trois champs avec le nom de voiture qui ont des pourcentages différents de ventes par an et dans le domaine de l'index, nous avons inclus les noms du mois. Ensuite, nous avons créé le tracé de la barre empilée en appelant le DF.tracer et passer le type de paramètre comme une barre, et empilé la valeur à vrai à l'intérieur. Après cela, nous avons attribué l'étiquette à l'axe X et Y et avons également réglé le titre pour le tracé de la barre empilée.

Importer Matplotlib.pypllot comme plt
Importer Seaborn comme SNS
df.exploser ('z')
Importer des pandas en tant que 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],
index = ['Jan', 'Feb', 'mar', 'avr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'oct', 'nov', 'dec' ])
df.tracé (kind = 'bar', empilé = true, color = ['bleu', 'rouge', 'orange'])
PLT.xlabel («mois de vente»)
PLT.ylabel («gammes de ventes»)
PLT.Titre («Ventes de voitures dans un an»)
PLT.montrer()

La représentation visuelle du tracé de la barre empilée est la suivante:

Exemple 2:

Le code suivant montre comment ajouter les titres de l'axe, et un titre de vue d'ensemble, et sur la façon de faire pivoter les étiquettes de l'axe X et de l'axe Y pour une meilleure lisibilité. Nous avons créé le cadre de données des ouvriers avec les quarts de matin du matin et du soir au cours des jours à l'intérieur d'une variable «DF». Ensuite, nous avons créé un tracé de barre empilé avec le DF.fonction de tracé. Après cela, nous avons fixé le titre pour l'intrigue sous le nom de «entreprise de l'entreprise» avec la taille de la police. Les étiquettes de l'axe X et de l'axe Y sont également données. À la fin, nous avons donné un angle aux variables x et y qui tourne selon cet angle.

Importer des pandas en tant que PD
Importer Matplotlib.pypllot comme plt
Importer Seaborn comme SNS
df = pd.DataFrame ('Days': ['lun', 'mar', 'Wed', 'Thur', 'Fri'],
«Morning Shift»: [32, 36, 45, 50, 59],
«Shift»: [44, 47, 56, 58, 65])
df.tracé (kind = 'bar', empilé = true, color = ['rouge', 'orange'])
PLT.Titre ('Company Labors', FontSize = 15)
PLT.xlabel («jours»)
PLT.ylabel («nombre de travaux»)
PLT.xticks (rotation = 35)
PLT.Yticks (rotation = 35)
PLT.montrer()

Le tracé de la barre empilée avec les étiquettes rotationnelles X et Y est illustré dans la figure comme suit:

Exemple 3:

Nous pouvons utiliser le même tracé de barre pour afficher un ensemble de valeurs catégoriques. Le résultat final n'aura pas d'apparence empilée, mais il représentera plutôt les observations sur un seul graphique avec plusieurs barres. Dans l'exemple de code, nous définissons le cadre de données qui a les données du mobile ayant des taux différents à différents jours. Ce tracé montre les taux de deux mobiles simultanément alors que nous définissons le paramètre variable x et y dans la fonction de tracé de la barre Seaborn avec l'ensemble de teintes comme mobile.

Importer des pandas en tant que PD
Importer Matplotlib.pypllot comme plt
Importer Seaborn comme SNS
df = pd.DataFrame ("Taux": [40, 80, 50, 60, 70, 50, 80, 40, 30, 40, 20, 30, 50, 70],
"Mobile": ['Oppo', 'Samsung', 'Oppo', 'Samsung', 'Oppo', 'Samsung', 'Oppo', 'Samsung', 'Oppo', 'Samsung', 'Oppo', ',' Samsung ', «Oppo», «Samsung»],
"Jours": [1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 7, 7])
S = SNS.Barplot (x = "jours", y = 'tarifs', data = df, hue = "mobile")
PLT.montrer()

Le tracé est visualisé avec les deux barres de la figure du graphique suivant:

Conclusion

Ici, nous avons brièvement expliqué l'intrigue de la barre empilée avec la bibliothèque Seaborn. Nous avons montré le tracé de la barre empilée avec une visualisation différente des cadres de données et également avec un style différent des étiquettes X et Y. Les scripts sont simples à comprendre et à apprendre en utilisant l'ubuntu 20.04 Terminal. Les trois exemples peuvent être modifiés selon les besoins de travail des utilisateurs.