Impara Countplot | Visualizzazione con Seaborn

Definizione

Un countplot è un grafico che crea colonne (barre) che rappresentano il numero di occorrenze per ciascuna categoria di un elenco categorico. Può essere considerato anche come un istogramma di una variabile categorica.

Qui ogni colonna rappresenta il numero di passeggeri del Titanic per ciascuna classe. Potresti aver già notato che questo grafico è molto simile al grafico a barre. In effetti, si tratta di una tipologia specifica di grafico a barre che rappresenta la frequenza di ciascuna categoria.

Nota

È ancora necessario importare il modulo pyplot da matplotlib e utilizzare la funzione plt.show() per visualizzare i grafici creati con seaborn.

Per creare un countplot con seaborn, è necessario utilizzare la funzione countplot(). Esistono diverse opzioni possibili per passare i dati a questa funzione.

Passaggio di un array 1D

La prima opzione è semplicemente passare il valore per il parametro x, che può essere una qualche array:


              12345678
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'apple', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana']

sns.countplot(x=fruits)

plt.show()

La funzione conta ciascun elemento unico nella lista e crea una colonna con l'altezza corrispondente.

Nota

Il parametro y può essere utilizzato al posto di x per cambiare l'orientamento del grafico da verticale a orizzontale.

Passaggio di un Oggetto 2D

Un'altra opzione consiste nell'utilizzare il parametro data combinato con il parametro x o y. Questo approccio è adatto per lavorare con un pandas di DataFrame. È possibile passare un elenco di array oppure un DataFrame come valore per data. Per x o y si può specificare il nome di una colonna del DataFrame.


              123456789
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading a built-in dataset of the Titanic passengers
titanic_df = sns.load_dataset('titanic')

sns.countplot(data=titanic_df, x='class')

plt.show()

In questo esempio, la funzione crea un countplot utilizzando la colonna 'class' del DataFrame Titanic, mostrando quante occorrenze esistono per ciascun valore unico in quella colonna.

Compito

Swipe to start coding

Importare la libreria seaborn con l'alias sns.
Importare il modulo matplotlib.pyplot con l'alias plt.
Utilizzare la funzione corretta per creare un countplot.
Utilizzare diamonds come primo argomento per specificare il DataFrame.
Utilizzare la colonna 'cut' del DataFrame diamonds come categorie per il countplot e visualizzare le categorie sull'asse y tramite il secondo argomento.
Visualizzare il grafico utilizzando la funzione corretta.

Soluzione

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Sezione 5. Capitolo 2

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Passaggio di un array 1D

La prima opzione è semplicemente passare il valore per il parametro x, che può essere una qualche array:


              12345678
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'apple', 'apple', 'apple', 'orange', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana', 'banana']

sns.countplot(x=fruits)

plt.show()

La funzione conta ciascun elemento unico nella lista e crea una colonna con l'altezza corrispondente.

Nota

Il parametro y può essere utilizzato al posto di x per cambiare l'orientamento del grafico da verticale a orizzontale.

Passaggio di un Oggetto 2D


              123456789
            
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Loading a built-in dataset of the Titanic passengers
titanic_df = sns.load_dataset('titanic')

sns.countplot(data=titanic_df, x='class')

plt.show()

In questo esempio, la funzione crea un countplot utilizzando la colonna 'class' del DataFrame Titanic, mostrando quante occorrenze esistono per ciascun valore unico in quella colonna.

Compito

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Importare il modulo matplotlib.pyplot con l'alias plt.
Utilizzare la funzione corretta per creare un countplot.
Utilizzare diamonds come primo argomento per specificare il DataFrame.
Utilizzare la colonna 'cut' del DataFrame diamonds come categorie per il countplot e visualizzare le categorie sull'asse y tramite il secondo argomento.
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