Comment créer une matrice de dispersion dans Pandas (avec exemples)
Une matrice de dispersion est exactement ce à quoi elle ressemble : une matrice de nuages de points.
Ce type de matrice est utile car il vous permet de visualiser simultanément la relation entre plusieurs variables d’un ensemble de données.
Vous pouvez utiliser la fonction scatter_matrix() pour créer une matrice de dispersion à partir d’un DataFrame pandas :
pd.plotting.scatter_matrix(df)
Les exemples suivants montrent comment utiliser cette syntaxe en pratique avec le DataFrame pandas suivant :
import pandas as pd import numpy as np #make this example reproducible np.random.seed(0) #create DataFrame df = pd.DataFrame({'points': np.random.randn(1000), 'assists': np.random.randn(1000), 'rebounds': np.random.randn(1000)}) #view first five rows of DataFrame df.head() points assists rebounds 0 1.764052 0.555963 -1.532921 1 0.400157 0.892474 -1.711970 2 0.978738 -0.422315 0.046135 3 2.240893 0.104714 -0.958374 4 1.867558 0.228053 -0.080812
Exemple 1 : Matrice de diffusion de base
Le code suivant montre comment créer une matrice de dispersion de base :
pd.plotting.scatter_matrix(df)
Exemple 2 : Matrice de dispersion pour des colonnes spécifiques
Le code suivant montre comment créer une matrice de dispersion pour uniquement les deux premières colonnes du DataFrame :
pd.plotting.scatter_matrix(df.iloc[:, 0:2])
Exemple 3 : Matrice de dispersion avec couleurs et bacs personnalisés
Le code suivant montre comment créer une matrice de dispersion avec des couleurs personnalisées et un nombre spécifique de groupes pour les histogrammes :
pd.plotting.scatter_matrix(df, color='red', hist_kwds={'bins':30, 'color':'red'})
Exemple 4 : Matrice de dispersion avec tracé KDE
Le code suivant montre comment créer une matrice de dispersion avec un tracé d’estimation de la densité du noyau le long des diagonales de la matrice au lieu d’un histogramme :
pd.plotting.scatter_matrix(df, diagonal='kde')
Vous pouvez trouver la documentation complète en ligne de la fonction scatter_matrix() ici .
Ressources additionnelles
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