Mari visualisasikan data kita dengan Box Plot yang tersedia di pustaka Seaborn. Box Plot sangat berguna untuk menemukan outlier dalam suatu variabel. Kita juga dapat menggabungkan Box Plot dengan Swarm Plot.
Kita dapat meneruskan berbagai parameter ke boxplot seperti rona, urutan, orientasi, palet, warna dan sebagainya
Mari jelajahi Box Plot menggunakan dataset Tips.
Langkah 1: Impor pustaka yang diperlukan
impor numpy sebagai np
impor panda sebagai pd
impor seaborn sebagai sns
impor matplotlib.pyplot sebagai plt
%matplotlib sebaris
Langkah 2: Muat kumpulan data Tips
tips=sns.muat_dataset('tips')
tips.kepala()
Langkah 3: Jelajahi data menggunakan Box Plot
Box Plot adalah keduanya univariat dan bivariatMari kita analisis dulu dengan menggunakan satu variabel, kemudian kita akan menggunakan dua variabel.
Memvisualisasikan satu variabel menggunakan Box Plot
sns.boxplot(x=tips['tip'])
sns.boxplot(x=tips['total_tagihan'])
sns.boxplot(x='total_tagihan', data=tips)
Memvisualisasikan dua variabel menggunakan Box Plot
sns.boxplot(x='jenis kelamin', y='total_tagihan', data=tips)
sns.boxplot(x='hari', y='total_tagihan', data=tips)
Tambahkan parameter rona
sns.boxplot(x='hari', y='total_tagihan', data=tips, warna='seks')
sns.boxplot(x='hari', y='total_tagihan', data=tips, warna='seks', palet='husl')
sns.boxplot(x='hari', y='total_tagihan', data=tips, warna='perokok', palet='dingin hangat')
sns.boxplot(x='hari', y='total_tagihan', data=tips, warna='waktu', palet='dingin hangat')
Note: Jika Anda menjalankan baris di atas, Anda akan menemukan bahwa tidak ada rona yang sesuai dengan “Sabtu” dan “Minggu” karena tidak ada data untuk “Makan Siang” untuk “Sabtu” dan “Minggu”.
sns.boxplot(x='hari', y='total_tagihan', data=tips, urutan=['Sabtu', 'Minggu', 'Kamis', 'Jumat'])
Ubah orientasi kotak plot
sns.boxplot(data=tips)
sns.boxplot(data=tips, mengorientasikan='horizontal')
sns.boxplot(data=tips, mengorientasikan='h')
sns.boxplot(data=tips, mengorientasikan='vertikal')
sns.boxplot(data=tips, mengorientasikan='v')
Kita dapat meneruskan berbagai parameter ke boxplot seperti rona, urutan, orientasi, palet, warna dan sebagainya
Mari jelajahi Box Plot menggunakan dataset Tips.
Langkah 1: Impor pustaka yang diperlukan
impor numpy sebagai np
impor panda sebagai pd
impor seaborn sebagai sns
impor matplotlib.pyplot sebagai plt
%matplotlib sebaris
Langkah 2: Muat kumpulan data Tips
tips=sns.muat_dataset('tips')
tips.kepala()
Langkah 3: Jelajahi data menggunakan Box Plot
Box Plot adalah keduanya univariat dan bivariatMari kita analisis dulu dengan menggunakan satu variabel, kemudian kita akan menggunakan dua variabel.
Memvisualisasikan satu variabel menggunakan Box Plot
sns.boxplot(x=tips['tip'])
sns.boxplot(x=tips['total_tagihan'])
sns.boxplot(x='total_tagihan', data=tips)
Memvisualisasikan dua variabel menggunakan Box Plot
sns.boxplot(x='jenis kelamin', y='total_tagihan', data=tips)
sns.boxplot(x='hari', y='total_tagihan', data=tips)
Tambahkan parameter rona
sns.boxplot(x='hari', y='total_tagihan', data=tips, warna='seks')
sns.boxplot(x='hari', y='total_tagihan', data=tips, warna='seks', palet='husl')
sns.boxplot(x='hari', y='total_tagihan', data=tips, warna='perokok', palet='dingin hangat')
sns.boxplot(x='hari', y='total_tagihan', data=tips, warna='waktu', palet='dingin hangat')
Note: Jika Anda menjalankan baris di atas, Anda akan menemukan bahwa tidak ada rona yang sesuai dengan “Sabtu” dan “Minggu” karena tidak ada data untuk “Makan Siang” untuk “Sabtu” dan “Minggu”.
sns.boxplot(x='hari', y='total_tagihan', data=tips, urutan=['Sabtu', 'Minggu', 'Kamis', 'Jumat'])
Ubah orientasi kotak plot
sns.boxplot(data=tips)
sns.boxplot(data=tips, mengorientasikan='horizontal')
sns.boxplot(data=tips, mengorientasikan='h')
sns.boxplot(data=tips, mengorientasikan='vertikal')
sns.boxplot(data=tips, mengorientasikan='v')
Menggabungkan Box Plot dan Swarm Plot
sns.boxplot(x='hari', y='total_tagihan', data=tips, palet='husl')
sns.swarmplot(x='hari', y='total_tagihan', data=tips, warna='hitam')
sns.boxplot(x='hari', y='total_tagihan', data=tips, palet='husl')
sns.swarmplot(x='hari', y='total_tagihan', data=tips, warna='0.35′)
Anda dapat mengunduh buku catatan Jupyter saya dari di siniSaya sarankan untuk mencoba kode di atas dengan dataset Iris juga.
Terkait:
Apa itu Boxplot? Bagaimana cara menggunakannya untuk menemukan outlier dalam suatu dataset?
Pengelompokan Boxplot: Memvisualisasikan satu variabel berdasarkan variabel lain menggunakan boxplot
