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在 Python 的 Seaborn 库中可视化折线图

2022-09-12 00:31:07 作者：互联网

在 Python 的 Seaborn 库中可视化折线图

卢卡斯摄

让我们讨论在 Seaborn 中创建折线图的不同可视化技术。

Seaborn 是 Python 中最流行的可视化工具之一。
它受欢迎的主要原因是在一行代码中创建复杂图表的简单性。

当我们在 python 中谈论折线图时，有很多方法可以创建一个简单的折线图。在 seaborn 中，我们有一个名为 line plot 的快速函数。

第一步是在我们当前的环境中安装 seaborn。
如果您使用的是 Anaconda，您可以使用以下命令（在 anaconda.org 中提到）：

conda install -c anaconda seaborn

否则，下一个选项是使用 pypi.org 中提到的命令，即

点安装seaborn

安装完成后，下一步是使用以下命令导入seaborn库：

将 seaborn 导入为 sns

这里，“sns”是简写，也称为seaborn的别名，即，只要我们在代码中看到“sns”，就可以推断出我们正在使用seaborn库。

要查看一些图，让我们在我们的环境中加载一些数据。

我们将使用 Seaborn 库的内置数据集。最初，我们不知道哪些数据集已经可供我们使用。

要获取数据集名称列表，我们可以使用 seaborn 的 .get_dataset_names() 方法。

Image by Author

上面的命令为我们提供了可用于分析的 22 个数据集的列表。

让我们选择道琼斯数据集并创建一个线图。

我们使用“load_dataset()”方法并将信息读入名为 df 的数据帧中。

Image by Author

现在让我们使用 head 方法检查前五行数据。

Image by Author

我们观察到我们有日期和价格列。
让我们绘制不同日期对应的价格折线图。

我们运行以下命令：

Image by Author

在这里，我们指定 x 轴将包含日期，y 轴将包含价格。
data 参数将通知 seaborn 数据位置。

在这里，我们看到生成的图在 x 轴上具有误导性，即日期都重叠为一个，因为我们只能看到一条粗黑线。

让我们检查列的数据类型并在需要时进行一些预处理。

我们将使用 info() 方法来检查数据类型。或者，我们可以使用“dtypes”属性来检查数据类型。

df.info() 或 df.dtypes

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我们看到 date 是一个字符串对象。让我们导入 pandas 库并使用 to_datetime() 方法来更正数据类型。

将熊猫导入为 pd

正如前面讨论的别名一样，这里的“pd”是 pandas 的别名，也就是 seaborn 的“sns”。

使用 to_datetime()，我们可以将字符串转换为正确的日期时间对象。

我们运行以下命令：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

在这里，我们将日期列转换为日期时间对象，然后将其重新分配回日期列。

完成转换后，让我们将日期格式化为“%Y-%m-%d”。

我将使用 matplotlib 库来调整图表大小。
因此，让我们将 matplotlib 添加到库导入部分。

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这里我们将使用 matplotlib 的 pyplot 组件。

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让我们逐行分解代码并理解它。
在第一行中，我们声明了一个名为“fig”的图形和一个名为“ax”的轴。
将图形视为一张空白纸，我们可以在其中绘制一些东西。
在第二行中，我们使用 line plot 命令。
接下来，我们将日期时间对象格式化为年、月和日。接下来，我们将它旋转 45 度，这样日期就不会重叠。
最后，我们使用 plt.显示（）方法。

所有步骤组合生成以下输出。