Versuchen wir, Daten zu Werbekampagnen zu visualisieren, die in einem DataFrame gespeichert sind.
Gegeben:
DataFrame, in dem Statistiken zu Werbekampagnen für die folgenden Indikatoren gespeichert werden:
- Kampagnenname
- Datum
- Impressionen
- Klicks
- Ctr
- Kosten
- Durchschn
- Türsteher
- AvgPageviews
- Konvertierung Konvertierung
- CostPerConversion
- Konvertierungen
Wir importieren alles was wir brauchen:
import seaborn as sns from pandas import Series,DataFrame
Lesen Sie unseren DataFrame von csv
f=DataFrame.from_csv("cashe.csv",header=0,sep='',index_col=0,parse_dates=True)
Visualisieren Sie die AvgCpc-Spaltendaten
sns.distplot(f['AvgCpc'],bins=25) plt.show()
Wir erhalten die folgende Grafik:
Diese Grafik zeigt die Verteilung der Klickkosten. Die Grafik zeigt, dass ein Klick meistens etwa 3,5 Rubel kostet.
Erhöhen Sie den Wert in „Bins“, um die Grafik genauer zu gestalten. Dieser Parameter gibt an, in wie viele Teile unser Diagramm unterteilt wird.
sns.distplot(f['AvgCpc'],bins=50) plt.show()
Wir bekommen folgendes:
Sie können das Histogramm auch durch ein Teppichplot (Teppich) ersetzen.
sns.distplot(f['AvgCpc'],bins=25,rug=True,hist=False) plt.show()
Kehren wir zum Histogramm zurück.
Stellen Sie Namen und Farben ein
Wir färben die Linie blau und die Spalten blau.
sns.distplot(f['AvgCpc'],bins=25, kde_kws={'color':'indianred','label':''}, hist_kws={'color':'blue','label':''}) plt.show()
