使用SeaBorn & Python Pandas创建Swarm图表

Swarm图表是一种相对于散点图更加优秀的数据可视化方法。它的存在让我们更加容易理解数据的分布情况和变量之间的关系。本文将介绍如何使用 Python Pandas 及其辅助工具 SeaBorn 来创建 Swarm 图表。

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介绍 Swarm 图表

Swarm 图表是一种利用点图表示数据分布情况的方法。每个点都代表数据集中的一个数据点。Swarm 条形图和散点图相似，但是它会在纵向方向上通过控制点的距离来减小下设置数据点的重叠情况。

在 SeaBorn 中，Swarm 图表是通过 Swarmplot 函数实现的。

安装 SeaBorn

使用 SeaBorn 绘制 Swarm 图表需要先安装 SeaBorn。如果你已经安装了 Anaconda，则不需要再次单独安装 SeaBorn 。如果您使用的是其他环境，可以使用以下命令安装：

pip install seaborn

基本绘图

使用 Seaborn 中的 Swarmplot 函数可以轻松地绘制出 Swarm 图表。Swarmplot 函数接受多个参数，其中 data、x 和 y 是比较常用的。

接下来我们将使用虚拟数据来演示 Swarmplot 函数的用法。

# 导入相关的包
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建虚拟数据
data = pd.DataFrame({
    "分类": ["A", "A", "B", "B", "C", "C", "D", "D"],
    "数值": [5, 10, 20, 30, 10, 15, 25, 30],
    "颜色": ["red", "red", "green", "green", "blue", "blue", "yellow", "yellow"]
})

# 绘制 Swarm 图表
sns.swarmplot(x="分类", y="数值", data=data, size=5, hue="颜色")

# 添加标题
plt.title("Swarm 图表演示")

# 显示图表
plt.show()

在这个例子中，我们创建了一个虚拟数据框，其中分类、数值和颜色列分别代表该数据点的分类、数值和颜色。size 参数控制点的大小，hue 参数让我们按颜色聚类。

此代码块将生成一个 Swarm 图表，其中每个点都表示数据集的一个数据点。

使用 Swarm 图表进行数据分析

在实际数据分析中，Swarm 图表可以帮助我们更好地理解变量之间的关系和分布情况。下面，我们将使用真实数据集来演示如何使用 Swarm 图表进行数据分析。

这里我们选择 Pandas 内置的 iris 数据集。这个数据集包含三种鸢尾花的测量数据。

# 导入数据集
iris = sns.load_dataset("iris")

# 绘制 Swarm 图表
sns.swarmplot(x="species", y="petal_length", data=iris)

# 显示图表
plt.show()

在这个例子中，我们使用 iris 数据集，其中包含三个品种的鸢尾花，分别是 setosa、versicolor 和 virginica，并将 petal_length 作为 y 轴。

绘制 Swarm 图表后我们可以清晰地看到每个品种的数据分布情况。不同品种之间的数据点不重叠，这给人们更好的数据理解提供了便利。

Swarm综上所述，Swarm 图表是一种基于点图的数据可视化方法，可以用来展示数据的分布情况和变量之间的关系。使用 SeaBorn 和 Python Pandas 可以轻松地绘制 Swarm 图表，并使用它进行数据分析。通过将 Swarm 图表与其他可视化方法结合使用，可以更好地理解数据并做出更加准确的数据分析。