上一篇我们介绍了可视化表示数据集中各变量间关系的基本方法。在示例中，我们专注于两个数值变量之间的主要关系。如果其中一个主要变量是“可分类的”（能被分为不同的组），那么我们可以使用更专业的可视化方法，即本篇将介绍 seaborn 中分类数据的可视化图形表示。
1 前言
在 seaborn 中，有几种不同的方法可以对分类数据进行可视化。在这里我们将不同的分类图类型视为三个不同的家族，下面我们将详细讨论，它们是分类散点图、分类分布图以及分类估计图，我们应该根据实际情况来决定到底要使用哪个。它们有统一的 API，所以我们可以轻松地在不同类型之间进行切换，并从多个角度来观察数据。
在文中，我们主要关注 catplot() 函数。这个函数是接下来介绍的每个函数更高级别的接口，因此当我们显示每种绘图时都会引用它们。以下各个小节示例演示前均首先进行以下声明：
import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltsns.set(style="darkgrid")
2 分类散点图
在 catplot() 中，数据默认使用散点图表示。在 seaborn 中有两种不同的分类散点图，它们采用不同的方法来表示分类数据，分别是：
- stripplot() (with kind="strip"; the default)
- swarmplot() (with kind="swarm")
2.1 示例-stripplot()
stripplot() 函数是 catplot() 中 kind 的默认参数，它的作用是将属于一个类别的所有点，沿着与分类变量对应的轴落在相同位置，同时用少量随机“抖动”调整分类轴上的点的位置。
tips = sns.load_dataset("tips")sns.catplot(x="day", y="total_bill", data=tips)
# 我们可以通过 jitter 参数控制抖动的大小，也可以完全禁用它sns.catplot(x="day", y="total_bill", jitter=False, data=tips)
2.2 示例-swarmplot()
同样可以使用 seaborn 中的 swarmplot() 函数来绘制分类散点图，在 catplot() 中设置 kind="swarm" 来激活该功能，该函数的作用是防止每个点的重叠，以用它更好地表示观测分布，但是只适用于相对较小的数据集。
sns.catplot(x="day", y="total_bill", kind="swarm", data=tips)
3 分类分布图
随着数据集的大小增加，分类散点图中每个类别可以提供的值分布信息受到限制。当发生这种情况时，有几种方法可以总结分布信息，以便于我们可以跨分类级别进行简单比较，分别是：
- boxplot() (with kind="box")
- boxenplot() (with kind="boxen")
- violinplot() (with kind="violin")
3.1 示例-boxplot()
boxplot()，这就是箱型图，绘制方法是找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；然后，连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间。“胡须”延伸到位于，超出下四分位数和上四分位数的1.5 IQR 内的点会独立显示，称之为异常值。
3.2 示例-boxenplot()
boxenplot() 函数可以绘制一个与 boxplot() 函数类似的图，但是它为了显示更多信息而对分布的形状进行了优化，比较适合于较大的数据集。
我们采用 Python 自带的数据集 "diamonds"，收录50225颗钻石的价格和其他属性的数据集。
diamonds = sns.load_dataset("diamonds")print(diamonds)# 输出结果# carat cut color clarity depth table price x y z# 0 0.23 Ideal E SI2 61.5 55.0 326 3.95 3.98 2.43# 1 0.21 Premium E SI1 59.8 61.0 326 3.89 3.84 2.31# 2 0.23 Good E VS1 56.9 65.0 327 4.05 4.07 2.31# 3 0.29 Premium I VS2 62.4 58.0 334 4.20 4.23 2.63# 4 0.31 Good J SI2 63.3 58.0 335 4.34 4.35 2.75# ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...# 50220 0.70 Very Good F SI1 61.7 61.0 2230 5.67 5.70 3.51# 50221 0.70 Very Good F SI1 61.6 55.0 2230 5.66 5.70 3.50# 50222 0.52 Ideal E VVS2 62.0 54.0 2230 5.16 5.19 3.21# 50223 0.53 Ideal E VVS2 62.0 58.0 2230 5.16 5.20 3.21# 50224 0.56 Ideal G VS1 61.0 56.0 2230 5.00 NaN NaN
sns.catplot(x="color", y="price", kind="boxen", data=diamonds.sort_values("color"))
3.3 示例-violinplot()
最后我们来看一下 violinplot() 函数绘制的图形，我们可以称之为小提琴图。小提琴图是用来展示多组数据的分布状态以及核密度。跟箱型图类似，但是在密度层面展示的更好。在数据量非常大且不方便一个一个展示的时候小提琴图特别适用。
4 分类估计图
对于一些数据集，你可能希望显示值的集中趋势估计，而不是显示每个类别中的分布。Seaborn 有以下三种方式来显示这些信息：
- barplot() (with kind="bar")
- countplot() (with kind="count")
- pointplot() (with kind="point")
接下来我们使用 Python 自带的数据集 "titanic"，如下所示。
titanic = sns.load_dataset("titanic")print(titanic) # 输出结果：# survived pclass sex age ... deck embark_town alive alone# 0 0 3 male 22.0 ... NaN Southampton no False# 1 1 1 female 38.0 ... C Cherbourg yes False# 2 1 3 female 26.0 ... NaN Southampton yes True# 3 1 1 female 35.0 ... C Southampton yes False# 4 0 3 male 35.0 ... NaN Southampton no True# .. ... ... ... ... ... ... ... ... ...# 886 0 2 male 27.0 ... NaN Southampton no True# 887 1 1 female 19.0 ... B Southampton yes True# 888 0 3 female NaN ... NaN Southampton no False# 889 1 1 male 26.0 ... C Cherbourg yes True# 890 0 3 male 32.0 ... NaN Queenstown no True
4.1 示例-barplot()
使用 barplot() 函数可以绘制条形图。在 seaborn 中，barplot() 函数在完整数据集上运行并应用函数来获取估计值（默认情况下取平均值）。当每个类别中有多个观察值时，它还使用自举来计算估计值周围的置信区间，并使用误差条绘制。
sns.catplot(x="sex", y="survived", hue="class", kind="bar", data=titanic)
4.2 示例-countplot()
条形图的一个特例是，当你想要显示每个类别中的观察数量而不是计算第二个变量的统计数据时。在 seaborn 中，使用 countplot() 函数很容易实现。
4.3 示例-pointplot()
pointplot() 函数提供了另一种可视化相同信息的样式。此函数还对另一个轴上的高度估计值进行编码，但不是显示一个完整的条形图，而是绘制点估计值和置信区间。另外，pointplot() 连接来自相同 hue 类别的点。我们可以很容易的看出主要关系如何随着色调语义的变化而变化，因为人类的眼睛很擅长观察斜率的差异。
5 绘制“宽格式”数据
虽然优选使用“长形式”或“整齐”数据，但这些函数也可以应用于各种“宽格式”的数据，包括 pandas DataFrames 或二维 numpy 数组。这些对象应该直接传递给 data 参数。
iris = sns.load_dataset("iris")sns.catplot(data=iris, orient="h", kind="box")
6 显示多图
就像 relplot() 一样, catplot() 也是建立在 FacetGrid 上，这意味着很容易添加层面变量来可视化高维关系。
sns.catplot(x="day", y="total_bill", hue="smoker", col="time", aspect=.6, kind="swarm", data=tips)
# 要进一步自定义绘图，我们可以使用它返回的 FacetGrid 对象上的方法g = sns.catplot(x="fare", y="survived", row="class", kind="box", orient="h", height=1.5, aspect=4, data=titanic.query("fare > 0"))g.set(xscale="log")
总结
本节给大家介绍了 seaborn 中关于分类数据可视化的一些方法，主要包含了三个方面的内容，分别是分类散点图、分类分布图以及分类估计图。
