Hoe u een tijdreeksplot maakt in seaborn
Een tijdreeksplot is handig voor het visualiseren van gegevenswaarden die in de loop van de tijd veranderen.
In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u verschillende tijdreeksplots kunt maken met behulp van het seaborn datavisualisatiepakket in Python.
Voorbeeld 1: Teken een enkele tijdreeks
De volgende code laat zien hoe u een enkele tijdreeks in Seaborn kunt plotten:
import pandas as pd import matplotlib. pyplot as plt import seaborn as sns #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' date ': ['1/2/2021', '1/3/2021', '1/4/2021', '1/5/2021', '1/6/2021', '1/7/2021', '1/8/2021'], ' value ': [4, 7, 8, 13, 17, 15, 21]}) sns. lineplot (x=' date ', y=' value ', data=df)
Houd er rekening mee dat we ook de kleuren, lijndikte, lijnstijl, labels en plottitels kunnen aanpassen:
#create time series plot with custom aesthetics sns. lineplot (x=' date ', y=' value ', data=df, linewidth= 3 , color=' purple ', linestyle=' dashed '). set (title=' Time Series Plot ') #rotate x-axis labels by 15 degrees plt. xticks (rotation= 15 )
Voorbeeld 2: Teken meerdere tijdreeksen
De volgende code laat zien hoe u meerdere tijdreeksen in Seaborn kunt plotten:
import pandas as pd import matplotlib. pyplot as plt import seaborn as sns #createDataFrame df = pd. DataFrame ({' date ': ['1/1/2021', '1/2/2021', '1/3/2021', '1/4/2021', '1/1/2021', '1/2/2021', '1/3/2021', '1/4/2021'], ' sales ': [4, 7, 8, 13, 17, 15, 21, 28], ' company ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B']}) #plot multiple time series sns. lineplot (x=' date ', y=' sales ', hue=' company ', data=df)
Merk op dat het tintargument wordt gebruikt om voor elke lijn in de plot verschillende kleuren te geven.
Aanvullende bronnen
In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende functies in Seaborn kunt uitvoeren:
Een titel toevoegen aan Seaborn-plots
Hoe de lettergrootte van de legende in Seaborn te veranderen
Hoe de positie van een legende in Seaborn te veranderen