In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie mit dem Seaborn-<\/a> Datenvisualisierungspaket in Python verschiedene Zeitreihendiagramme erstellen.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie eine einzelne Zeitreihe in Seaborn dargestellt wird:<\/span> <\/p>\n Beachten Sie, dass wir auch die Farben, Linienbreite, Linienart, Beschriftungen und Plottitel anpassen k\u00f6nnen:<\/span> <\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie mehrere Zeitreihen in Seaborn dargestellt werden:<\/span> <\/p>\n Beachten Sie, dass das Argument \u201eFarbton\u201c<\/strong> verwendet wird, um f\u00fcr jede Linie im Diagramm unterschiedliche Farben bereitzustellen.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere allgemeine Funktionen in Seaborn ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So f\u00fcgen Sie Seaborn-Plots einen Titel hinzu<\/a> Ein Zeitreihendiagramm eignet sich zur Visualisierung von Datenwerten, die sich im Laufe der Zeit \u00e4ndern. In diesem Tutorial wird erl\u00e4utert, wie Sie mit dem Seaborn- Datenvisualisierungspaket in Python verschiedene Zeitreihendiagramme erstellen. Beispiel 1: Zeichnen Sie eine einzelne Zeitreihe Der folgende Code zeigt, wie eine einzelne Zeitreihe in Seaborn dargestellt wird: import pandas as pd import […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Beispiel 1: Zeichnen Sie eine einzelne Zeitreihe<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\nimport<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' date<\/span> ': ['1\/2\/2021',\n '1\/3\/2021',\n '1\/4\/2021',\n '1\/5\/2021',\n '1\/6\/2021',\n '1\/7\/2021',\n '1\/8\/2021'],\n ' value<\/span> ': [4, 7, 8, 13, 17, 15, 21]})\n\nsns. lineplot<\/span> (x=' date<\/span> ', y=' value<\/span> ', data=df)\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/serie-temporelle1.png\")
<\/p>\n #create time series plot with custom<\/b> aesthetics<\/b><\/span><\/span> \nsns.<\/b> lineplot<\/span> (x='<\/b> date<\/span> ', y='<\/b> value<\/span> ', data=df, linewidth=<\/b> 3<\/span> , color='<\/b> purple<\/span> ',\n linestyle='<\/b> dashed<\/span> ').<\/b> set<\/span> (title='<\/b> Time Series Plot<\/span> ')\n\n#rotate x-axis labels by 15 degrees<\/span>\nplt.<\/b> xticks<\/span> (rotation=<\/b> 15<\/span> )\n<\/b><\/pre>\n![\"Zeitreihendiagramm](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/serie-temporelle2.png\")
<\/p>\n Beispiel 2: Zeichnen Sie mehrere Zeitreihen<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\nimport<\/span> seaborn as<\/span> sns\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' date<\/span> ': ['1\/1\/2021',\n '1\/2\/2021',\n '1\/3\/2021',\n '1\/4\/2021',\n '1\/1\/2021',\n '1\/2\/2021',\n '1\/3\/2021',\n '1\/4\/2021'],\n ' sales<\/span> ': [4, 7, 8, 13, 17, 15, 21, 28],\n ' company<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B']})\n\n#plot multiple time series\n<\/span>sns. lineplot<\/span> (x=' date<\/span> ', y=' sales<\/span> ', hue=' company<\/span> ', data=df)<\/span><\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/serie-temporelle3.png\")
<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So \u00e4ndern Sie die Schriftgr\u00f6\u00dfe der Legende in Seaborn<\/a>
So \u00e4ndern Sie die Position einer Legende in Seaborn<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"