科学の箱

科学・IT・登山の話題

Python

カテゴリデータのビジュアル

投稿日:2018年6月7日 更新日:

カテゴリ別データのビジュアル
参考)https://www.kaggle.com/omarelgabry/a-journey-through-titanic?scriptVersionId=447794
カテゴリ別カウント
</div>
<div>
<pre><span class="n">sns</span><span class="o">.</span><span class="n">countplot</span><span class="p">(</span><span class="n">x</span><span class="o">=</span><span class="s1">'Embarked'</span><span class="p">,</span> <span class="n">data</span><span class="o">=d_train</span><span class="p">,</span> <span class="n">ax</span><span class="o">=</span><span class="n">axis1</span><span class="p">)</span></pre>
</div>
<div>
カテゴリ別生存別 – 1
</div>
<div>sns.countplot(x='Survived', hue="Embarked", data=d_train, order=[1,0])</div>
<div>
カテゴリ別生存別 (割合)-1
</div>
<div>sns.factorplot('Embarked','Survived', data=d_train)</div>
<div>
カテゴリ別生存別 (割合)-2
</div>
<div>sns.barplot(x='Embarked', y='Survived', data=d_train)</div>
<div>

メタ情報

inarticle



メタ情報

inarticle



-Python
-

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

関連記事

no image

Pythonで文字列を生成するときの方法についてまとめる

Pythonで文字列を生成するときには様々な方法があるのでまとめる。 まず最も基本となるのは生成したい文字をシングルクォーテーションもしくはダブルクォーテーションで囲む方法である。どちらの方法を使って …

no image

seabornをEDAに応用する

seabornを利用すれば基本となるビジュアルと分布、regressionをすぐに取得できる。 import seaborn as sns tips = sns.load_dataset(‘tips’ …

no image

Anaconda Jupyterで自動補完を使う手順

まずはnbexensionsをインストール。これは拡張モジュールを管理する機能。 conda install -y -c conda-forge jupyter_contrib_nbextension …

no image

Python + Slack Bot – 2

Slackのチャネルに投稿するにはChanel IDが必要。 Chanel IDは下記から取得できる。 https://api.slack.com/methods/channels.list/test …

no image

pandaでdataframeを利用するときの基本操作

Dataframeを作成します。 import numpy as np import pandas as pd from numpy.random import randn np.random.see …

2018年6月
« 5月   9月 »
 123
45678910
11121314151617
18192021222324
252627282930  

side bar top



アーカイブ

カテゴリー