सीबोर्न लाइब्रेरी का उपयोग करके डेटाफ़्रेम से एक कॉलम विज़ुअलाइज़ करना

आइए उन डेटा अभियानों पर डेटा की कल्पना करने की कोशिश करें जो किसी डेटाफ़्रेम में संग्रहीत हैं।

दिए गए:

DataFrame, जो निम्नलिखित संकेतकों के लिए विज्ञापन अभियानों पर आंकड़े संग्रहीत करता है:

• CAMPAIGNNAME
• तिथि
• छापे
• क्लिक्स
• सीटीआर
• लागत
• औसत CPC
• BounceRate
• AvgPageviews
• ConversionRate
• CostPerConversion
• रूपांतरण

हम अपनी जरूरत का हर सामान आयात करते हैं:

import seaborn as sns from pandas import Series,DataFrame 

हमारे डेटाफ्रेम को सीएसवी से पढ़ें

 f=DataFrame.from_csv("cashe.csv",header=0,sep='',index_col=0,parse_dates=True) 

ExpressCpc कॉलम डेटा की कल्पना करें

 sns.distplot(f['AvgCpc'],bins=25) plt.show() 

हमें निम्नलिखित ग्राफ मिलता है:



यह ग्राफ क्लिक लागत के वितरण को दर्शाता है। ग्राफ़ दिखाता है कि अक्सर एक क्लिक में लगभग 3.5 रूबल की लागत होती है।

ग्राफ़ को अधिक सटीक बनाने के लिए, "डिब्बे" में मान बढ़ाएँ। यह पैरामीटर दर्शाता है कि हमारे चार्ट को कितने भागों में विभाजित किया जाएगा।

 sns.distplot(f['AvgCpc'],bins=50) plt.show() 

हम निम्नलिखित प्राप्त करते हैं:



आप हिस्टोग्राम को रग प्लॉट (गलीचा) से भी बदल सकते हैं

 sns.distplot(f['AvgCpc'],bins=25,rug=True,hist=False) plt.show() 

आइए वापस हिस्टोग्राम पर जाएं।

नाम और रंग सेट करें

हम लाइन को नीला और कॉलम को नीले रंग में रंगते हैं।

 sns.distplot(f['AvgCpc'],bins=25, kde_kws={'color':'indianred','label':''}, hist_kws={'color':'blue','label':''}) plt.show()