续 Python——使用Seaborn钻石数据可视化分析（1）
目录
📈 4、非数值变量描述性统计分析
1️⃣ 柱状图——分析钻石切工的情况
📍 sns.countplot —— 绘制柱状图、条形图
2️⃣ 箱线图——分析不同切工的钻石的价格情况
📍 sns.barplot —— 不同分类变量之间的数值比较
⛓️ 5、相关性分析
一、不同变量之间的相关关系，如carat与depth变量和carat与price
📍 serborn.jointplot —— 绘制两个变量之间的联合分布
❓ 该函数的作用
❓ 绘制得到的图形如何看
二、不同变量之间的相关关系，如dept、table、price、x、y与z
编辑 📍 sns.pairplot —— 绘制数据集中所有数值列的成对关系图
❓ 该函数的作用
❓ 绘制得到的图形如何看
❓ 正态分布及偏态分布
📈 4、非数值变量描述性统计分析
1️⃣ 柱状图——分析钻石切工的情况
sns.countplot(x='cut',data=diamonds) # 画直方图
plt.tight_layout() # 自动调整子图参数
sns.countplot(y='color',data=diamonds) # 画条形图
sns.countplot(x='clarity',data=diamonds)
📍 sns.countplot —— 绘制柱状图、条形图
| 字段 | 数据类型 | 含义 |
| x | str or array or list | 表示要在x轴上显示的分类变量 |
| y | None or string, array, or list of strings/arrays | 通常，countplot 只需要一个变量（x），但如果你想要堆叠多个分类变量的计数，你可以使用 y 参数。这通常与 hue 参数一起使用。 |
| hue | string | 表示另一个分类变量，用于将 x 变量中的每个级别的数据分成不同的颜色 |
| data | DataFrame, array, or list of arrays | 通常是一个 pandas DataFrame，其中 x 和 hue 参数引用列名。如果 x 和 y 是一维数组或列表，则不需要这个参数 |
| order | list of strings | 指定 x 轴上的顺序。默认情况下，分类变量将按它们在数据中出现的顺序排序 |
| hue_order | list of strings | 当使用 hue 参数时，指定 hue 轴上的顺序 |
| orient | str | 控制条形的方向。"v" 表示垂直条形（默认值），"h" 表示水平条形 |
)