极客笔记Seaborn 如何按一个或多个列对数据进行分组
Seaborn主要是一个数据可视化库，它并没有直接提供按一个或多个列对数据进行分组的方法。然而，Seaborn与pandas库完美配合，pandas是Python中强大的数据操作库。我们可以使用pandas按一个或多个列对数据进行分组，然后使用Seaborn对分组后的数据进行可视化。
通过将pandas的数据操作能力与Seaborn的可视化能力相结合，我们可以从数据中获得见解，并通过可视化有效地传达我们的发现。
以下是如何使用Seaborn与pandas结合以按一个或多个列对数据进行分组的详细说明。
导入必要的库
在按一个或多个列对数据进行分组之前，我们必须导入所有必需的库，如seaborn和pandas。
import seaborn as sns
import pandas as pd
将数据加载到pandas DataFrame中
接下来，我们需要使用pandas库中的read_csv()函数将数据集加载到Python环境中。让我们使用read_csv()函数加载Iris.csv文件。
df = pd.read_csv("https://gist.githubusercontent.com/netj/8836201/raw/6f9306ad21398ea43cba4f7d537619d0e07d5ae3/iris.csv")
df.head()
按照一个或多个列对数据进行分组
Pandas提供了 groupby() 函数，可以根据一个或多个列对数据进行分组。我们可以指定一个或多个列作为分组条件，然后对分组后的数据进行操作。
示例
在这个示例中，我们创建了一个 grouped_data 对象，它表示基于指定列的分组数据。这个对象可以用来对分组数据进行各种操作。我们在单个列上应用了分组，也在多个列上应用了分组。
import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://gist.githubusercontent.com/netj/8836201/raw/6f9306ad21398ea43cba4f7d537619d0e07d5ae3/iris.csv")
df.head()
# Group data by a single column
grouped_data = df.groupby(['variety'])
# Group data by multiple columns
grouped_data = df.groupby(['sepal.length', 'sepal.width'])
res = grouped_data.head()
print(res)
输出
sepal.length sepal.width petal.length petal.width variety
0 5.1 3.5 1.4 0.2 Setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 Setosa
2 4.7 3.2 1.3 0.2 Setosa
3 4.6 3.1 1.5 0.2 Setosa
4 5.0 3.6 1.4 0.2 Setosa
.. ... ... ... ... ...
145 6.7 3.0 5.2 2.3 Virginica
146 6.3 2.5 5.0 1.9 Virginica
147 6.5 3.0 5.2 2.0 Virginica
148 6.2 3.4 5.4 2.3 Virginica
149 5.9 3.0 5.1 1.8 Virginica
[150 rows x 5 columns]
对分组数据进行操作
一旦我们对数据进行了分组，我们就可以对分组的数据进行各种操作，例如计算摘要统计信息、应用聚合函数或转换数据。
示例
在此示例中，我们计算每个组中’ sepal.length ‘的平均值，计算每个组中’ sepal.width ‘和’ petal.length ‘的和，并应用自定义的聚合函数来计算每个组中’ petal.width ‘的范围。
mean_values = grouped_data['sepal.length'].mean()
sum_values = grouped_data['sepal.width', 'petal.length'].sum()
custom_agg = grouped_data['petal.width'].agg(lambda x: x.max() - x.min())
使用Seaborn可视化分组数据
一旦我们对分组数据进行了操作，我们可以使用Seaborn来可视化分组数据。Seaborn提供了许多绘图函数，接受pandas的DataFrame作为输入。
我们可以使用各种其他Seaborn绘图函数来可视化我们的分组数据，例如箱线图、小提琴图、点图等等。Seaborn提供了许多自定义选项来增强我们数据的可视化表示。
示例
在这个示例中，我们使用Seaborn的‘barplot()’函数来创建一个柱状图，显示每个组内的均值。’x’参数表示组的键，’y’参数表示均值。
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv("https://gist.githubusercontent.com/netj/8836201/raw/6f9306ad21398ea43cba4f7d537619d0e07d5ae3/iris.csv")
# Group data by a single column
grouped_data = df.groupby(['variety'])
mean_values = grouped_data['sepal.length'].mean()
sum_values = grouped_data['sepal.width', 'petal.length'].sum()
custom_agg = grouped_data['petal.width'].agg(lambda x: x.max() - x.min())
#Create a bar plot of the mean values within each group
sns.barplot(x = custom_agg, y = mean_values)
plt.show()
输出
注意
需要注意的是，Seaborn主要专注于数据可视化，对于更复杂的数据操作任务，我们可能需要依赖于pandas或其他Python中的数据处理库提供的功能。