如何使用 Python 和 Seaborn 进行数据可视化?

步骤 1：导入必要的库

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

步骤 2：加载数据

# 假设数据存储在名为 'data.csv' 的文件中
data = sns.read_csv('data.csv')

步骤 3：数据预处理

# 可选：对数据进行预处理，例如数据转换、标准化等
data['age'] = data['age'].fillna(25)
data['salary'] = data['salary'].fillna(10000)

步骤 4：创建可视化

# 可选：设置可视化参数，例如标题、标签等
sns.scatterplot(data, x='age', y='salary')
sns.boxplot(data, x='age', y='salary')
sns.histplot(data, x='age', y='salary')

步骤 5：显示可视化

# 显示可视化
plt.show()

示例代码：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
data = sns.read_csv('data.csv')

# 创建散点图
sns.scatterplot(data, x='age', y='salary')

# 显示图
plt.show()

其他功能：

• seaborn 提供许多其他可视化函数，例如 violin plot、热图、饼图等。
• 可以使用 seaborn 进行数据分析，例如统计、聚类等。