Vamos tentar visualizar dados em campanhas publicitárias armazenadas em um DataFrame.
Dado:
DataFrame, que armazena estatísticas sobre campanhas publicitárias para os seguintes indicadores:
- Nome da campanha
- Data
- Impressões
- Cliques
- Ctr
- Custo
- Avgcpc
- Bouncerate
- AvgPageviews
- Conversionversion
- CostPerConversion
- Conversões
Importamos tudo o que precisamos:
import seaborn as sns from pandas import Series,DataFrame
Leia nosso DataFrame de csv
f=DataFrame.from_csv("cashe.csv",header=0,sep='',index_col=0,parse_dates=True)
Visualize os dados da coluna AvgCpc
sns.distplot(f['AvgCpc'],bins=25) plt.show()
Temos o seguinte gráfico:
Este gráfico mostra a distribuição dos custos de cliques. O gráfico mostra que, na maioria das vezes, um clique custa cerca de 3,5 rublos.
Para tornar o gráfico mais preciso, aumente o valor em "compartimentos". Este parâmetro reflete em quantas partes nosso gráfico será dividido.
sns.distplot(f['AvgCpc'],bins=50) plt.show()
Temos o seguinte:
Você também pode substituir o histograma por uma plotagem Rug (rug)
sns.distplot(f['AvgCpc'],bins=25,rug=True,hist=False) plt.show()
Vamos voltar ao histograma.
Definir nomes e cores
Nós colorimos a linha azul e as colunas azuis.
sns.distplot(f['AvgCpc'],bins=25, kde_kws={'color':'indianred','label':''}, hist_kws={'color':'blue','label':''}) plt.show()
