seaborn

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Seaborn - distplot에서 x 축의 값을 해석하는 방법은 무엇입니까?

각 행은 데이터베이스에 여러 이벤트가 기록 된 날짜를 나타냅니다. 모든 이벤트에는 해당 날짜가 있으므로 예를 들어 2017-02-03에 기록 된 이벤트는 2017-02-02에 속할 수 있습니다 (즉, 발생한 날짜 이후에 기록됨). 내가 이벤트가 기록 될 때 사이의 거리의 아이디어를 얻을하는 distplot에서 각 열의 분포를 시각화하기 위해 노력하고있어,

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내가 나에게주는 <a href="https://seaborn.pydata.org/examples/factorplot_bars.html" rel="noreferrer">https://seaborn.pydata.org/examples/factorplot_bars.html</a></p> <p>같이 그룹화 된 바 플롯을 플롯 시본를 사용 시본 barplot 전설 제목

을 제거 https://seaborn.pydata.org/_images/factorplot_bars.png 내가 제거하고자하는 전설의 제목 (성)이있다. 어떻게하면됩니까?

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Seaborn과 Stripplot이있는 오류 막대

Seaborn을 사용하여 파이썬에서 만든 플롯에 오류 막대를 추가하는 데 어려움이 있습니다. 현재 'csv'형식의 데이터 프레임이 있습니다. TSM = ['001', '002', '003', '004', '010', '011', '012', '013', '016', '017', '101', '102', '104', '105', '106'] fo

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seaborn.FacetGrid col 매개 변수가 예상대로 작동하지 않습니다.

다음은 제 코드입니다. import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline sns.set_style('whitegrid') titanic = sns.load_dataset('titanic') g = sns.FacetGrid(titanic, col="sex") g =

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어떻게 Seaborn과 함께 이산 확률 분포를 구할 수 있습니까?

이산 확률 분포 (아래의 MWE)를 그래프로 나타내려고합니다. 그래픽을 일관성있게 유지하려면 seaborn을 사용하고 싶습니다. from pandas import DataFrame x = [2,3,5] freq = [0.3,0.2,0.5] df = DataFrame({'val.':x,'freq.':freq}) df.set_index('val.')

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색조 (범주 변수)와 pairgrid 플롯에 두 개의 상관 계수 표시 - 시보 런 파이썬

상관 계수를 계산하고 쌍 플롯 (아래 그림 참조)에 추가하는 기능을 찾았습니다. 내 문제는 색조 (범주 형 변수)가있는 쌍 선을 실행하면 두 그룹의 상관 계수가 서로 위에 표시된다는 것입니다. 여기 `g = sns.PairGrid(df, vars = ['OverallClimateChangeAttitude', 'Peak'], hue="IV_SeaIceCha

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Python ViolinPlots

현재 저는 this data set으로 바이올린 음모를 꾸미려고합니다. x 축이 총 초 단위의 첫 번째 열 (시간)이되도록합니다. 그리고 오른쪽 절반은 GrpAvg 거기에 Hue를 사용하는 것보다 다른 방법입니다 바이올린의 왼쪽 절반 AskBidAvg 수 있기 때문에 내가 본 예제에서 그것은 단지 2 고유 값을 가지고 열을 걸립니다. 그러나 우리는 거기에

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동일한 플롯에 여러 밀도 곡선을 그려야합니다. 파이썬 3에서 서브 세트 카테고리에 가중치를 붙입니다.

파이썬 3에서이 밀도 플롯을 다시 만들려고합니다. math.stackexchange.com/questions/845424/the-expected-outcome-of-a - 랜덤 게임 - 중 - 체스 End Goal: I need my density plot to look like this 파란색 곡선 아래 면적은을 결합, 빨강, 녹색, 보라색 곡선의 그것과

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ValueError : Grouper for <something> 1 차원이 아닙니다.

seaborn을 통해 테이블과 바 plot을 만드는 다음 코드가 있습니다. #Building a dataframe grouped by the # of Engagement Types sales_type = sales.groupby('# of Engagement Types').sum() #Calculating the % of people who bough

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clustermap에 대해 Pandas DataFrame을 MultiIndexed 형식으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

나는 '이름'열로 그룹화 된 관측 목록 인 dataFrame을 가지고 있습니다. 나는 그것을 다중 인덱스 형식으로 바꾸는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그래서 name | ratio | DayOfWeek | HourOfDay foo | 0.7 | Mon | 0 foo | 0.2 | Mon | 1 foo | 0.11 | Mon