Seaborn peut-il être utilisé pour effectuer des calculs sur des données, telles que la moyenne ou l'écart type ?

Seaborn est avant tout une bibliothèque de visualisation de données et ne fournit pas de méthodes directes pour effectuer des calculs sur les données, comme le calcul de la moyenne ou de l'écart type. Cependant, Seaborn fonctionne de manière transparente avec la bibliothèque pandas, qui est une puissante bibliothèque de manipulation de données en Python. Vous pouvez utiliser des pandas pour effectuer des calculs sur vos données, puis utiliser Seaborn pour visualiser les résultats calculés.

La moyenne est une mesure statistique qui représente la valeur moyenne d'un ensemble de nombres. Il est calculé en additionnant tous les nombres de l’ensemble, puis en divisant la somme par le nombre total de nombres.

L'écart type est une mesure statistique qui quantifie le degré de dispersion ou de variabilité d'un ensemble de valeurs.

En combinant les capacités de manipulation des données des pandas pour effectuer des calculs sur nos données avec les capacités de visualisation de Seaborn, nous pouvons obtenir des informations sur nos données et communiquer efficacement nos résultats via des visualisations.

Voici une explication détaillée de la façon d'utiliser Seaborn en combinaison avec des pandas pour effectuer des calculs sur des données.

Importez les bibliothèques nécessaires

Dans un premier temps, importez toutes les bibliothèques requises telles que Seaborn et Pandas dans l'environnement Python.

import seaborn as sns
import pandas as pd

Chargez vos données dans un DataFrame pandas

Ensuite, nous devons charger l'ensemble de données à l'aide de la fonction read_csv() dans la bibliothèque pandas.

df = pd.read_csv("https://gist.githubusercontent.com/netj/8836201/raw/6f9306ad21398ea43cba4f7d537619d0e07d5ae3/iris.csv")

Effectuer des calculs à l'aide de pandas

Pandas fournit diverses méthodes et fonctions pour effectuer des calculs sur les données. Voici quelques exemples de calculs courants que nous pouvons effectuer avec des pandas

Calculer la moyenne d'une colonne

Pour calculer la moyenne d'une colonne particulière, nous avons la fonction Mean() dans la bibliothèque Pandas.

Exemple

mean_value = df['petal.width'].mean()
print("The mean of the petal.width column:",mean_value)

Sortir

The mean of the petal.width column: 1.199333333333334

Calculer l'écart type d'une colonne

Pour calculer l'écart type d'une colonne, nous avons la fonction appelée fonction std() dans la bibliothèque pandas.

Exemple

std_value = df['petal.width'].std()
print("The standard deviation of the petal.width column:",std_value)

Sortir

The standard deviation of the petal.width column: 0.7622376689603465

Calculer la somme d'une colonne

Nous avons la fonction dans pandas appelée sum() qui sert à calculer la somme de la colonne.

sum_value = df['petal.width'].sum()
print("The sum of the petal.width column:",sum_value)

Les exemples ci-dessus ne sont que quelques exemples montrant que pandas propose un large éventail de méthodes pour effectuer des calculs, notamment des agrégations, des fonctions statistiques, etc.

Visualisez les résultats calculés à l’aide de Seaborn

Une fois que nous avons effectué des calculs sur nos données à l'aide de pandas, nous pouvons utiliser Seaborn pour visualiser les résultats calculés. Seaborn fournit une large gamme de fonctions de traçage qui acceptent les objets pandas Series ou DataFrame en entrée.

Nous pouvons utiliser diverses autres fonctions de traçage Seaborn pour visualiser nos résultats calculés, tels que les diagrammes en boîte, les diagrammes en violon, les diagrammes de points, etc. Seaborn propose de nombreuses options de personnalisation pour améliorer la représentation visuelle de nos données.

Exemple

Dans cet exemple, nous utilisons la fonction « barplot() » de Seaborn pour créer un graphique à barres de la valeur moyenne. Le paramètre « x » représente les étiquettes de l'axe des x et le paramètre « y » représente la valeur moyenne calculée.

#Create a bar plot of the mean values
sns.barplot(x=['mean'], y=[mean_value])

Sortir

Remarque

Bien que Seaborn lui-même ne fournisse pas de méthodes de calcul directes, il exploite la puissance des pandas pour la manipulation des données et les calculs. Il est donc important d'avoir une bonne compréhension des pandas et de ses fonctionnalités pour effectuer des calculs avancés sur nos données avant de les visualiser à l'aide de Seaborn.