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この演習はコースの一部です

Seaborn を使ったデータ可視化入門

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4.9+

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Seaborn とは何か、またどのような場面で使うべきなのでしょうか？このチャプターで見ていきましょう。さらに、データのリストと pandas DataFrame の両方を使って、散布図とカウントプロットを作成する方法を学びます。また、色を使って異なるサブグループを表現することで、プロットに3つ目の変数を簡単に追加できるという、Seaborn の大きな利点の1つについても学びます。

Exercise 1: Seaborn 入門 Exercise 2: リストを使った散布図の作成 Exercise 3: リストを使ったカウントプロットの作成 Exercise 4: Seaborn で pandas を使う Exercise 5: 「整然データ」と「非整然データ」Exercise 6: DataFrame を使ってカウントプロットを作成する Exercise 7: 「hue」で3つ目の変数を追加する Exercise 8: 「hue」と散布図 Exercise 9: 「hue」とカウントプロット

このチャプターでは、2つの量的変数の関係を可視化するプロットを作成し、カスタマイズします。散布図と折れ線グラフを使って、都市の大気汚染の程度が一日を通してどのように変化するか、また車の馬力と燃費がどのように関係しているかを探ります。さらに、1つの図に複数のサブプロットを簡単に作成できるという、Seaborn のもう1つの大きな利点についても学びます。

Exercise 1: リレーショナルプロットとサブプロットの概要 Exercise 2: 「col」と「row」を使ったサブプロットの作成 Exercise 3: 2つの要因によるサブプロットの作成 Exercise 4: 散布図のカスタマイズ Exercise 5: 散布図の点のサイズを変更する Exercise 6: 散布図の点のスタイルを変更する Exercise 7: 折れ線グラフ入門 Exercise 8: 折れ線グラフの読み取り Exercise 9: 折れ線グラフによる標準偏差の可視化 Exercise 10: 折れ線グラフでサブグループをプロットする

カテゴリ変数はほぼすべてのデータセットに含まれていますが、特にアンケートデータでよく見られます。このチャプターでは、箱ひげ図、棒グラフ、カウントプロット、ポイントプロットなどのカテゴリプロットを作成し、カスタマイズする方法を学びます。その過程で、若者の興味、学生の学習習慣、成人男性の男らしさに対する考えについてのアンケートデータを探索します。

Exercise 1: カウントプロットと棒グラフ Exercise 2: カウントプロット Exercise 3: 割合を示す棒グラフ Exercise 4: 棒グラフのカスタマイズ Exercise 5: 箱ひげ図 Exercise 6: 箱ひげ図の作成と解釈 Exercise 7: 外れ値を表示しない Exercise 8: ひげの調整 Exercise 9: ポイントプロット Exercise 10: ポイントプロットのカスタマイズ Exercise 11: サブグループを使ったポイントプロット

この最終チャプターでは、あらゆるデータ可視化において最も重要な要素の1つである、内容がわかりやすいプロットタイトルと軸ラベルの追加方法を学びます。また、重要なポイントをよりすばやく把握してもらえるように、可視化のスタイルをカスタマイズする方法も学びます。そして、これまで学んだことをすべて組み合わせて、コースの最終演習に取り組みます！

Exercise 1: プロットのスタイルと色の変更 Exercise 2: スタイルとカラーパレットの変更 Exercise 3: スケールの変更 Exercise 4: カスタムパレットの使用 Exercise 5: タイトルとラベルの追加：パート1 Exercise 6: FacetGrid と AxesSubplot Exercise 7: FacetGrid オブジェクトへのタイトルの追加 Exercise 8: タイトルとラベルの追加：パート2 Exercise 9: タイトルと軸ラベルの追加 Exercise 10: x軸の目盛りラベルの回転 Exercise 11: 総まとめ Exercise 12: サブグループ付きの箱ひげ図 Exercise 13: サブグループとサブプロットを使った棒グラフ Exercise 14: お疲れさまでした！次は何を学ぶ？

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