Catplot a Seaborn

Ci sono molti tipi di grafici disponibili nel modulo Seaborn. Tuttavia, quando si lavora con valori categoriali, potrebbe essere necessario un metodo costante per tracciare i dati poiché diverse funzioni di tracciato funzionano in modo diverso. Questo metodo non è coerente con i dati. La funzione catplot() di questo modulo viene utilizzata per lavorare con dati categorici in modo efficiente. Questa funzione è stata creata per migliorare la funzione factorplot() nelle versioni recenti del modulo seaborn.

Ci consente di lavorare con valori categorici in modo efficiente e possiamo tracciare i dati in otto diversi tipi di grafici specificati dal parametro kind. La funzione catplot() restituisce un oggetto di tipo FacetGrid() in modo che possa essere utilizzato in modo efficiente per tracciare grafici per più caratteristiche sulla stessa figura.

È semplice usare la funzione catplot(). Vedere il seguente codice.

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

df = pd.DataFrame(
    {
        "Product": [1, 1, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 1, 2, 2, 1],
        "Max_Price": [78, 79, 55, 26, 80, 54, 50, 24, 25, 22, 23, 80, 53, 54, 77],
    }
)

sns.catplot(data=df, x="Product", y="Max_Price", kind="strip")

Nota che abbiamo tracciato le categorie di prodotti sull’asse x e la caratteristica richiesta Max_Price sull’asse y. Questo metodo è utile per studiare diverse caratteristiche con le categorie.

Nel codice sopra, abbiamo tracciato un stripplot() specificando il parametro kind come strip. Possiamo cambiarlo in qualsiasi grafico richiesto come bar per barplot(), box per boxplot() e altro ancora. Controlla l’immagine qui sotto per saperne di più su tutti i diversi grafici possibili utilizzando questa funzione.

Altri argomenti possono essere utilizzati per personalizzare la figura finale. Ad esempio, possiamo modificare la dimensione della figura finale utilizzando rispettivamente i parametri height e aspect, modificare l’ordine delle categorie tracciate utilizzando il parametro order, e altro ancora.