EDA中常用的九个可视化图表介绍和代码示例

　　探索性数据分析(EDA)是数据科学家用来分析和调查数据集并总结其主要特征的一种方法，通常采用数据可视化技术。我们可以说EDA是通过创建可视化和摘要来调查和理解数据集的过程。

　　探索性数据分析(EDA)是数据科学家用来分析和调查数据集并总结其主要特征的一种方法，通常采用数据可视化技术。我们可以说EDA是通过创建可视化和摘要来调查和理解数据集的过程。EDA是我们询问数据问题的一种方式，可以找出关于数据的所有信息，并理解它为什么是这样的(即识别趋势、模式、异常等)。

　　在这篇文章中我们介绍EDA中常用的9个图表，并且针对每个图表给出代码示例。

　　1、条形图/计数图

　　显示分类变量的分布。可视化数据集中每个类别的频率或计数。

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　　import seaborn as sns

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　data = sns.load_dataset('tips')

　　sns.countplot(x='day', data=data)

　　plt.title('Count of Tips by Day')

　　plt.show()

　　2、箱线图

　　显示数据中的平均值、中位数、分位数和离群值。比较多个变量的分布。可以识别扩散的数值变量，检测数据集中潜在的异常值。

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　　import seaborn as sns

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　data = sns.load_dataset('tips')

　　sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=data)

　　plt.title('Box Plot of Total Bill by Day')

　　plt.show()

　　3、密度图

　　作为数据科学家，建议使用密度图而不是直方图，因为我们猜测最佳的装箱数量是有问题的。

　　密度图可以可视化连续变量的分布。识别数据中的峰值、低谷和总体模式。了解分布的形状并比较多个变量的分布。

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　　import seaborn as sns

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　data = sns.load_dataset('tips')

　　sns.kdeplot(data['total_bill'], shade=True)

　　plt.title('Density Plot of Total Bill')

　　plt.show()

　　4、散点图

　　探索两个连续变量之间的关系。识别数据中的模式、相关性或集群。

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　　import seaborn as sns

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　data = sns.load_dataset('tips')

　　sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=data)

　　plt.title('Scatter Plot of Total Bill vs. Tip')

　　plt.show()

　　5、线型图

　　在时间序列中显示趋势或模式。表示连续区间内两个连续变量之间的关系，还可以比较连续范围内变量的变化。

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　　import seaborn as sns

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　data = sns.load_dataset('tips')

　　sns.lineplot(x='total_bill', y='tip', data=data)

　　plt.title('Line Plot of Tip Over Total Bill')

　　plt.show()

　　6、热图

　　显示数值变量的相关矩阵。识别大型数据集中的模式和关系。

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　　import seaborn as sns

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　data = sns.load_dataset('tips')

　　correlation_matrix = data.corr()

　　sns.heatmap(correlation_matrix, annot=True, cmap='coolwarm')

　　plt.title('Correlation Heatmap')

　　plt.show()

　　结合了箱形图和核密度图的特点，可以可视化一个数值变量在不同类别中的分布。

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　　import seaborn as sns

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　data = sns.load_dataset('tips')

　　sns.violinplot(x='day', y='total_bill', data=data)

　　plt.title('Violin Plot of Total Bill by Day')

　　plt.show()

　　为了进行对比，可以在同一图中并排比较多个子图。

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　　import seaborn as sns

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　data = sns.load_dataset('tips')

　　plt.figure(figsize=(12, 8))

　　plt.subplot(2, 2, 1)

　　sns.scatterplot(x='total_bill', y='tip', data=data)

　　plt.title('Scatter Plot of Total Bill vs Tip')

　　plt.subplot(2, 2, 2)

　　sns.boxplot(x='day', y='total_bill', data=data)

　　plt.title('Box Plot of Total Bill by Day')

　　plt.subplot(2, 2, 3)

　　sns.barplot(x='day', y='total_bill', data=data)

　　plt.title('Bar Plot of Total Bill by Day')

　　plt.subplot(2, 2, 4)

　　sns.histplot(data['total_bill'], kde=True)

　　plt.title('Histogram of Total Bill')

　　plt.tight_layout()

　　plt.show()

　　9、关系图

　　Pairplot在中文中没有特定的翻译，我这里把它称作关系图，因为它是用于绘制变量之间的关系，通过对多个变量进行可视化来探索它们之间的相关性和趋势。

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　　import seaborn as sns

　　import matplotlib.pyplot as plt

　　data = sns.load_dataset('tips')

　　sns.pairplot(data, hue='day')

　　plt.suptitle('Pairplot of Numerical Variables by Day', y=1.02)

　　plt.show()

　　总结

　　以上就是在EDA中常用的图表，可以看到seaborn是可以非常好用的工具，它基于matplotlib但是更加美观，并且需要编写的代码更少，所以在EDA需要简单的出图的时候可以优先使用它。

（编辑：天瑞地安资讯网）

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