Python Pandas – 使用Seaborn在小提琴图上绘制大量观测值

在数据分析和可视化中，小提琴图是一种非常有用的图表类型，它可以帮助我们更好地理解数据的分布情况。在Python Pandas中，我们可以使用Seaborn库绘制小提琴图来展示大量的观测值。本文将介绍如何使用Python Pandas和Seaborn绘制小提琴图。

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准备工作

在开始绘制小提琴图之前，我们需要安装Seaborn和Matplotlib。可以使用pip工具在终端中进行安装:

pip install seaborn matplotlib

安装完之后，我们需要导入以下库：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

我们还需要一个数据集来进行演示。在这里，我们将使用Seaborn自带的’tips’数据集。该数据集包含有用于餐厅消费者的数据，其中包含了关于餐厅账单、小费、性别、吸烟、时间和日期等信息。让我们先看一下该数据集的前几行：

tips = sns.load_dataset('tips')
tips.head()

这将会输出以下结果：

total_bill   tip     sex smoker  day     time        size
0   16.99       1.01    Female  No      Sun     Dinner      2
1   10.34       1.66    Male    No      Sun     Dinner      3
2   21.01       3.50    Male    No      Sun     Dinner      3
3   23.68       3.31    Male    No      Sun     Dinner      2
4   24.59       3.61    Female  No      Sun     Dinner      4

该数据集包括7个变量:

total_bill：账单金额（美元）
tip：小费（美元）
sex：性别（Male/Female）
smoker：是否吸烟（Yes/No）
day：星期几（Thur/Fri/Sat/Sun）
time：用餐时间（Lunch/Dinner）
size：用餐人数

现在，我们已经准备好了可以用来绘制小提琴图的数据集。接下来，我们将使用Seaborn在小提琴图上绘制大量观测值。

绘制小提琴图

我们可以使用Seaborn中的violinplot函数来绘制小提琴图。在这里，我们将展示如何使用该函数来绘制在不同用餐时间下，男性和女性顾客账单金额的分布情况。

# 设置绘图风格
sns.set(style="whitegrid")
# 绘制小提琴图
sns.violinplot(x="sex", y="total_bill", hue="time", data=tips, split=True)
# 添加图表标题
plt.title("Total Bill by Gender and Time")
# 显示图表
plt.show()

从上图中可以看出，Dinner时间的账单金额比Lunch时间更高。此外，男性的账单金额更高。

我们还可以将数据分组，并在同一张图表中显示多个小提琴图。让我们来看一个通过在性别和是否吸烟之间进行分组绘制小提琴图的例子。

# 分组数据
grouped_values = tips.groupby(["sex", "smoker"], as_index=False)["total_bill"].mean()
# 绘制小提琴图
sns.violinplot(x="sex", y="total_bill", hue="smoker", data=tips, split=True)

在此示例中，我们使用groupby函数对性别和吸烟情况进行分组，并计算每个组的平均账单金额。然后，我们使用这个分组后的数据集来绘制小提琴图。

从上图中可以看出，男性和女性吸烟者的账单金额比非吸烟者更高。

结论

在本文中，我们介绍了如何使用Python Pandas和Seaborn绘制小提琴图来展示大量的观测值。我们使用了Seaborn中的violinplot函数来绘制小提琴图，并展示了如何将数据分组并在同一张图表中显示多个小提琴图。通过使用小提琴图，我们可以更好地理解数据的分布情况，并进行更深入的数据分析和可视化。