Seaborn 如何用于从数据中筛选和选择特定的行或列

Seaborn主要是一个数据可视化库，不直接提供筛选或选择特定行或列的方法。然而，Seaborn与pandas库无缝协作，pandas是Python中强大的数据处理库。我们可以使用pandas来筛选和选择数据中的特定行或列，然后使用Seaborn来可视化筛选后的数据。

通过结合pandas的数据处理能力来筛选和选择特定行或列，再使用Seaborn的可视化能力，我们可以从数据中获得洞察力，并通过可视化手段有效地传达我们的发现。

以下是如何将Seaborn与pandas结合使用来从数据中筛选和选择特定行或列的详细说明。

导入所需的库

首先，我们需要在Python环境中导入所有所需的库，如Seaborn和pandas。

import seaborn as sns
import pandas as pd

加载或创建数据到pandas DataFrame

导入所需的库后，我们必须使用pandas库的DataFrame()函数创建数据，或者可以使用pandas库的read_csv()函数加载数据。通过使用以下代码，我们可以将数据加载到我们的python工作环境中。

示例

import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv')
df.head()

输出

PassengerId  Survived  Pclass  ...     Fare Cabin  Embarked
0            1         0       3  ...   7.2500   NaN         S
1            2         1       1  ...  71.2833   C85         C
2            3         1       3  ...   7.9250   NaN         S
3            4         1       1  ...  53.1000  C123         S
4            5         0       3  ...   8.0500   NaN         S

[5 rows x 12 columns]

根据条件筛选行

Pandas提供了各种方法根据特定条件筛选行。例如，我们可以使用“loc”或“iloc”访问器根据布尔条件筛选行。

示例

在这个例子中，我们使用“loc”访问器选择“Age”列中大于10的行。这将创建一个名为“filtered_df”的新DataFrame，其中包含筛选后的行。

import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv')
# Filter rows where a column meets a specific condition
filtered_df = df.loc[df['Age'] > 10]
res = filtered_df.head()
print(res)

输出

PassengerId  Survived  Pclass  ...     Fare Cabin  Embarked
0            1         0       3  ...   7.2500   NaN         S
1            2         1       1  ...  71.2833   C85         C
2            3         1       3  ...   7.9250   NaN         S
3            4         1       1  ...  53.1000  C123         S
4            5         0       3  ...   8.0500   NaN         S

[5 rows x 12 columns]

选择特定列

我们可以使用pandas从DataFrame中选择特定列。有多种方法可以实现，比如使用列名索引或使用’loc’或’iloc’访问器。

示例

在这个示例中，我们创建一个名为’selected_columns’的新DataFrame，它只包含原始DataFrame中指定的列（’Age’和’Fare’）。

import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv')
# Filter rows where a column meets a specific condition
filtered_df = df.loc[df['Age'] > 10]
# Select specific columns by name
selected_columns = df[['Age', 'Fare']]
# Select specific columns using loc or iloc
selected_columns = df.loc[:,['Age', 'Fare']]
print(selected_columns.head())

输出

Age     Fare
0  22.0   7.2500
1  38.0  71.2833
2  26.0   7.9250
3  35.0  53.1000
4  35.0   8.0500

使用Seaborn可视化过滤或选择的数据

一旦我们使用pandas过滤或选择了所需的行或列，我们可以使用Seaborn来可视化过滤后的数据。Seaborn提供了各种绘图函数，接受pandas DataFrames作为输入。

我们可以使用其他各种Seaborn绘图函数来可视化我们过滤或选择的数据，例如折线图、柱状图、箱线图等等。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

在上面的示例中，我们使用Seaborn的’scatterplot()’函数从’filtered_df’ DataFrame中创建了一个散点图，显示了两列(‘Age’和’Fare’)的关系。

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

df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv')
# Filter rows where a column meets a specific condition
filtered_df = df.loc[df['Age'] > 10]
# Create a scatter plot of two columns from the filtered DataFrame
sns.scatterplot(x='Age', y='Fare', data=filtered_df)
plt.show()