seaborn探索性数据分析实战：常用函数与Titanic案例

Seaborn是基于Python的数据可视化库，特别适用于执行Exploratory Data Analysis (EDA)，即对数据集进行深入理解和探索。在这个案例中，我们将介绍如何利用seaborn中的几个关键函数来对数据进行可视化分析，以便更好地理解数据的结构、分布和潜在关系。 首先，让我们导入所需的库： ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ``` 然后，我们加载了三个经典的Python数据集，分别是titanic、tips和iris，它们分别代表泰坦尼克号乘客数据、餐厅小费数据和鸢尾花数据集，用于演示不同的分析场景： 1. titanic：包含关于泰坦尼克号乘客的信息，如生存情况、船舱等级等。 2. tips：餐厅小费数据，包括顾客消费、服务时间和日期等。 3. iris：鸢尾花数据集，包含花卉的测量值，常用于分类问题的示例。 在EDA过程中，seaborn的stripplot函数被用来创建散点图，用于展示类别变量与数值变量之间的关系。我们先看一个简单的例子： ```python sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips) ``` 这个命令创建了一个条形图，其中x轴表示日期（day），y轴表示总账单金额（total_bill）。条形图上的点随机散布，有助于查看不同日期的账单分布是否存在波动或趋势。通过这个图形，我们可以初步了解顾客在不同日子的消费行为。 接着，`sns.stripplot`可以加上额外的“jitter”参数，即给每个点添加微小的随机位移，这有助于区分数据点，避免过于密集： ```python sns.stripplot(x="day", y="total_bill", data=tips, jitter=True) ``` 这将使每个点的位置略有变化，有助于观察个体数据点的分布情况，同时也能更好地评估可能的异常值或模式。 除了stripplot，seaborn还提供了其他有用的函数，例如： - `sns.distplot()`：用于绘制概率密度估计图，展示数值变量的分布情况。 - `sns.boxplot()`：用于创建箱线图，展示数据的四分位数范围，帮助识别离群值和数据分布的形状。 - `sns.countplot()`：用于计数分类变量的频数，适合查看类别变量的分布。 - `sns.barplot()`：与`countplot`类似，但支持连续变量，可以创建带有颜色编码的直方图。 对于titanic数据集，你可以使用`sns.countplot()`分析乘客的性别、船舱等级、是否存活等因素；对于iris数据集，可以使用`sns.pairplot()`来探索各特征间的关联性，或者根据花瓣长度、宽度等属性进行聚类分析。 seaborn提供了一系列强大的工具，能够帮助我们高效地执行探索性数据分析，通过可视化揭示数据集的内在结构和规律。在实际应用中，结合这些函数和适当的数据预处理，我们可以深入了解数据，并为后续的模型构建和数据分析做好准备。