如何使用 Seaborn 来过滤和选择数据中的特定行或列?
Seaborn 主要是一个数据可视化库，不提供过滤或选择数据中的特定行或列的直接方法。但是，Seaborn 可以与 pandas 库无缝协作，后者是 Python 中一个功能强大的数据操作库。我们可以使用 pandas 从数据中过滤和选择特定的行或列，然后使用 Seaborn 将过滤后的数据可视化。
通过将 pandas 的数据操作功能与 Seaborn 的可视化功能相结合，我们可以从数据中获得洞察力，并通过可视化有效地传达我们的发现。
以下详细说明了如何结合使用 Seaborn 和 pandas 从数据中过滤和选择特定的行或列。
导入必要的库
首先，我们必须在我们的 python 环境中导入所有必需的库，例如 seaborn 和 pandas。
import seaborn as sns import pandas as pd
将数据加载或创建到 pandas DataFrame 中
导入所需的库后，我们必须使用 pandas 库的 DataFrame() 函数创建数据，或者我们可以使用 pandas 库的 read_csv() 函数加载数据。通过使用以下代码，我们可以将数据加载到我们的 python 工作环境中。
示例
import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv')
df.head()
输出
PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 ... 7.2500 NaN S 1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C 2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S 3 4 1 1 ... 53.1000 C123 S 4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns]
根据条件过滤行
Pandas 提供了各种根据特定条件过滤行的方法。例如，我们可以使用"loc"或"iloc"访问器根据布尔条件过滤行。
示例
在此示例中，我们使用"loc"访问器选择"Age"列中的值大于 10 的行。这将创建一个名为"filtered_df"的新 DataFrame，其中包含已过滤的行。
import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv')
# 过滤列满足特定条件的行
filtered_df = df.loc[df['Age'] > 10]
res = filtered_df.head()
print(res)
输出
PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 ... 7.2500 NaN S 1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C 2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S 3 4 1 1 ... 53.1000 C123 S 4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns]
选择特定列
我们可以使用 pandas 从 DataFrame 中选择特定列。有多种方法可以做到这一点，例如使用列名进行索引或使用"loc"或"iloc"访问器。
示例
在此示例中，我们创建一个名为"selected_columns"的新 DataFrame，它仅包含原始 DataFrame 中的指定列("Age"和"Fare")。
import seaborn as sns
import pandas as pd
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv')
# 过滤列满足特定条件的行
filtered_df = df.loc[df['Age'] > 10]
# 按名称选择特定列
selected_columns = df[['Age', 'Fare']]
# 使用 loc 或 iloc 选择特定列
selected_columns = df.loc[:,['Age', 'Fare']]
print(selected_columns.head())
输出
Age Fare
0 22.0 7.2500
1 38.0 71.2833
2 26.0 7.9250
3 35.0 53.1000
4 35.0 8.0500
使用 Seaborn 可视化已过滤或选定的数据
使用 pandas 过滤或选定所需的行或列后，我们可以使用 Seaborn 可视化已过滤的数据。Seaborn 提供了多种绘图函数，可以接受 pandas DataFrames 作为输入。
我们可以使用各种其他 Seaborn 绘图函数来可视化已过滤或选定的数据，例如线图、条形图、箱线图等。 Seaborn 提供了许多自定义选项来增强数据的视觉表现。
示例
在上面的示例中，我们使用 Seaborn 中的 'scatterplot()' 函数从 'filtered_df' DataFrame 创建两列("Age"和"Fare")的散点图。
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv')
# 筛选列满足特定条件的行
filtered_df = df.loc[df['Age'] > 10]
# 从已筛选的 DataFrame 创建两列的散点图
sns.scatterplot(x='Age', y='Fare', data=filtered_df)
plt.show()
输出
注意
需要注意的是，Seaborn 主要专注于数据可视化，对于更复杂的数据操作任务，我们可能需要依赖 pandas 或 Python 中的其他数据操作库提供的功能。
