Можно ли использовать Seaborn для выполнения расчетов с данными, такими как среднее или стандартное отклонение?
Seaborn — это прежде всего библиотека визуализации данных, которая не предоставляет прямых методов для выполнения вычислений над данными, таких как вычисление среднего значения или стандартного отклонения. Однако Seaborn без проблем работает с библиотекой pandas, которая является мощной библиотекой манипулирования данными на Python. Вы можете использовать pandas для выполнения вычислений над вашими данными, а затем использовать Seaborn для визуализации рассчитанных результатов.
Среднее – это статистическая мера, которая представляет собой среднее значение набора чисел. Он рассчитывается путем суммирования всех чисел в наборе и последующего деления суммы на общее количество чисел.
Стандартное отклонение – это статистическая мера, которая количественно определяет степень дисперсии или изменчивости набора значений.
Объединив возможности pandas по манипулированию данными для выполнения вычислений с возможностями визуализации Seaborn, мы можем получить ценную информацию из наших данных и эффективно передавать наши выводы посредством визуализации.
Вот подробное объяснение того, как использовать Seaborn в сочетании с pandas для выполнения вычислений с данными.
Импортируйте необходимые библиотеки
Сначала импортируйте все необходимые библиотеки, такие как seaborn и pandas, в среду Python.
import seaborn as sns
import pandas as pd
Загрузите свои данные в DataFrame pandas.
Затем нам нужно загрузить набор данных с помощью функции read_csv() в библиотеке pandas.
df = pd.read_csv("https://gist.githubusercontent.com/netj/8836201/raw/6f9306ad21398ea43cba4f7d537619d0e07d5ae3/iris.csv")
Выполнять расчеты с помощью панд
Pandas предоставляет различные методы и функции для выполнения вычислений с данными. Вот несколько примеров распространенных вычислений, которые мы можем выполнить с помощью панд.
Вычислить среднее значение столбца
Чтобы вычислить среднее значение определенного столбца, у нас есть функция mean() в библиотеке pandas.
Пример
mean_value = df['petal.width'].mean()
print("The mean of the petal.width column:",mean_value)
Выход
The mean of the petal.width column: 1.199333333333334
Вычислить стандартное отклонение столбца
Для расчета стандартного отклонения столбца у нас есть функция std() в библиотеке pandas.
Пример
std_value = df['petal.width'].std()
print("The standard deviation of the petal.width column:",std_value)
Выход
The standard deviation of the petal.width column: 0.7622376689603465
Вычислить сумму столбца
У нас есть функция в pandas под названием sum(), которая используется для вычисления суммы столбца.
sum_value = df['petal.width'].sum()
print("The sum of the petal.width column:",sum_value)
Вышеупомянутое — это лишь несколько примеров того, что pandas предоставляет широкий спектр методов для выполнения вычислений, включая агрегирование, статистические функции и многое другое.
Визуализируйте рассчитанные результаты с помощью Seaborn
После того, как мы выполнили расчеты с нашими данными с помощью pandas, мы можем использовать Seaborn для визуализации рассчитанных результатов. Seaborn предоставляет широкий спектр функций построения графиков, которые принимают объекты Pandas Series или DataFrame в качестве входных данных.
Мы можем использовать различные другие функции построения графиков Seaborn для визуализации наших расчетных результатов, такие как коробчатые диаграммы, скрипичные диаграммы, точечные диаграммы и многое другое. Seaborn предоставляет множество вариантов настройки для улучшения визуального представления наших данных.
Пример
В этом примере мы используем функцию barplot() от Seaborn для создания гистограммы среднего значения. Параметр «x» представляет метки оси X, а параметр «y» представляет вычисленное среднее значение.
#Create a bar plot of the mean values
sns.barplot(x=['mean'], y=[mean_value])
Выход
Примечание
Хотя сама компания Seaborn не предоставляет методов прямых вычислений, она использует возможности pandas для манипулирования данными и вычислений. Поэтому важно хорошо понимать pandas и его функциональные возможности, чтобы выполнять сложные вычисления с нашими данными, прежде чем визуализировать их с помощью Seaborn.