Python Pandas – 使用Seaborn画单一水平小提琴图

在数据分析中，小提琴图是一种有用的工具，可以用来可视化筛选数据集的特征。Seaborn是一个Python库，它可以方便地绘制小提琴图。

在本篇文章中，我们将学习如何使用Python Pandas和Seaborn来生成单一水平小提琴图。

准备

在本文中，我们将使用Python 3，Pandas和Seaborn。如果你的机器上还没有安装它们，可以在命令提示符中执行以下命令进行安装：

pip install pandas seaborn

示例数据

为了绘制单一水平小提琴图，我们需要准备一些数据。在这里，我将使用UCI Machine Learning Repository上的汽车数据集。该数据集含有1985年至2018年的轿车制造商规范，共计205个观测值和26个特征。

我们将使用Pandas库来读取和处理数据。以下是处理后的示例数据：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/autos/imports-85.data', header=None)

# 添加列名
headers = ['symboling', 'normalized_losses', 'make', 'fuel_type', 'aspiration', 'num_doors', 'body_style', 'drive_wheels', 'engine_location', 'wheel_base', 'length', 'width', 'height', 'curb_weight', 'engine_type', 'num_cylinders', 'engine_size', 'fuel_system', 'bore', 'stroke', 'compression_ratio', 'horsepower', 'peak_rpm', 'city_mpg', 'highway_mpg', 'price']
df.columns = headers

# 预览数据
df.head()

这段代码将从UCI Machine Learning Repository中读取汽车数据，并对其进行处理。最后，我们会得到一个包含26个特征并有205个观察值的数据集。

绘制单一水平小提琴图

现在我们已经准备好了数据，可以使用Seaborn库来绘制单一水平小提琴图。以下是绘制单一水平小提琴图所需的步骤：

在Seaborn上下文管理器中设置样式和颜色
使用Seaborn绘制小提琴图，指定要可视化的特征名称（x轴）
修改图表标题和轴标签

import seaborn as sns

# 在Seaborn上下文管理器中设置样式和颜色
with sns.color_palette("husl"):
    sns.set(style="darkgrid")

    # 使用Seaborn绘制小提琴图
    sns.violinplot(x='fuel_type', y='horsepower', data=df, inner='stick')

    # 修改图表标题和轴标签
    plt.title('Horsepower Distribution by Fuel Type')
    plt.xlabel('Fuel Type')
    plt.ylabel('Horsepower')

这段代码将根据燃料类型（’fuel_type’）为每种类型的汽车绘制小提琴图，显示它们的马力（’horsepower’）。图表标题和轴标签已经被修改。