Python Pandas – 绘制Seaborn中的水平小提琴图并使用观测值进行显式排序

在数据分析和可视化中，小提琴图是一种展示数据分布的非常有效的方式。而 Seaborn 库则为 Python 的 Pandas 数据处理库提供了灵活的小提琴图绘制功能。本文将介绍如何使用 Seaborn 绘制水平小提琴图，并使用观测值进行显式排序。可能需要一定的 Python 编程经验。

绘制水平小提琴图

首先，我们需要安装 Seaborn 库，Python 标准的包管理工具 pip 可以很方便的帮我们完成安装。在终端输入以下命令：

pip install seaborn

其中 pip 可能需要更换为系统中对应的 Python 版本。安装完成后，在 Python 中引入 Seaborn 和 Pandas 库：

import seaborn as sns
import pandas as pd

接着，在一个 Pandas 的 DataFrame 中准备好数据：

data = pd.DataFrame({
    "x": ["A", "B", "C", "D", "E", "F"],
    "y": [1, 2, 3, 4, 5, 6]
})

其中 x 和 y 分别是水平轴和垂直轴上的数据。接下来，使用 Seaborn 库提供的 sns.violinplot() 函数绘制水平小提琴图：

sns.violinplot(
    x="x",
    y="y",
    data=data,
)

水平方向显式排序

上一步中绘制出来的小提琴图 x 轴上的分类顺序是根据字母表顺序排列的，我们可以通过使用 Seaborn 的 order 参数来显式排序。例如，让 x 轴按照从 F 到 A 的顺序排序：

sns.violinplot(
    x="x",
    y="y",
    order=["F", "E", "D", "C", "B", "A"],
    data=data,
)

显式排序和不同颜色

除了展示分类变量的分布外，水平小提琴图还可以通过使用 Seaborn 的 hue 参数展示分类变量下的某些属性，例如：

data = pd.DataFrame({
    "x": ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "A", "B", "C", "D", "E", "F"],
    "y": [1, 2, 3, 4, 5, 6, 2, 4, 1, 5, 3, 6],
    "Type": ["Type 1", "Type 1", "Type 1", "Type 1", "Type 1", "Type 1",
             "Type 2", "Type 2", "Type 2", "Type 2", "Type 2", "Type 2"]
})

其中 Type 指示了数据点属于哪一类数据。我们可以通过给 sns.violinplot() 函数加上 hue 参数实现不同分类变量下小提琴图的不同颜色，并使用 order 参数进行排序：

sns.violinplot(
    x="x",
    y="y",
    hue="Type",
    order=["F", "E", "D", "C", "B", "A"],
    data=data,
)

从中可以发现，根据分类变量 Type ，不同分类下的数据小提琴图颜色不同，更加直观地展示了数据的分布情况。

结论

本文介绍了如何使用 Python 中的 Seaborn 和 Pandas 库绘制水平小提琴图，并使用观测值进行显式排序和分类。小提琴图是一种非常有效的数据分布展示方式，不仅形象，同时也富有表现力。