Python——使用Seaborn钻石数据可视化分析(1)

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 目录

🧾 1、数据集(部分数据)

✏️ 2、导入数据集与必要模块

1️⃣ 导入数据

📍 通过info函数查看所有列数据的类型信息

2️⃣  导入Seaborn工具包

📍 set_context 设置图形绘制时的上下文参数

📍 set_style 设置绘图风格

📍 set_palette 设置图标全局颜色的调色板

📊 3、数值变量描述性统计分析

1️⃣ 首先来看数值变量的描述性统计信息:

📍 sns.boxplot 用于绘制箱线图

📍 代码说明

📍 结果说明

❓ 怎么看箱线图

 🏷️ 相关概念:

⭕ 如何计算:

🧾 1、数据集(部分数据)

Python——使用Seaborn钻石数据可视化分析(1) 图1  数据集的前十行数据
变量 说明 类型 示例
carat  克拉重量 float 0.23
cut 切工 object Idea
color 颜色 object E
clarity 纯净度 object VS1
depth 钻石深度,“见图示” float64 61.5
table 钻石宽度,”见图示“ float64 55.0
price 价格 int64 326
x “如图2所示” float64 3.95
y “如图2所示” float64 3.98
z “如图2所示” float64 2.43
Python——使用Seaborn钻石数据可视化分析(1) 图2  钻石的相关数据

✏️ 2、导入数据集与必要模块

1️⃣ 导入数据

# 1.导入相关的库
import pandas as pd
import numpy as np
# 2.导入数据
diamonds = pd.read_csv(r"C:/XXX/xxx/Desktop/数据分析与可视化/diamonds.csv")   
# 3.查看数据的前5行信息
diamonds.head(5)  

Python——使用Seaborn钻石数据可视化分析(1)

📍 通过info函数查看所有列数据的类型信息
# 查看所有列数据的类型信息
diamonds.info() 

Python——使用Seaborn钻石数据可视化分析(1)

从上图可知,这些字段均没有空值,且能准确知道每个字段的数据类型

2️⃣  导入Seaborn工具包

# 1.导入相关的库
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# 2.notebook格式,放大横纵坐标标记,显示刻度,更容易看清
#   set_context 会设置Matplotlib的默认参数
sns.set_context("notebook",font_scale=1) 
sns.set_style('ticks')
# 3.配色使用Set2
sns.set_palette('Set2')   
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