Choix du type de graphique

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Vidéo

6 graphiques essentiels Seaborn que tout data analyst doit connaître

Points clés de cette vidéo

Seaborn fournit des fonctions dédiées par type de graphique : sns.histplot (distribution), sns.scatterplot (relation entre 2 variables), sns.boxplot (comparaison de distributions), sns.barplot (comparaison de catégories)
Le bon choix dépend de la question posée, exactement comme pour Power BI — Seaborn ne fait qu'automatiser la construction du graphique choisi
Une seule ligne de code suffit généralement, Seaborn gérant automatiquement les couleurs, légendes et styles cohérents

Transcription de la vidéo

bonjour à toutes et à tous c'est votre première fois ici moi c'est Zak Suga je partage avec vous sur cette chaîne mon parcours celui que je suis pour devenir un ingénieur dans le domaine de Lia je vous montre de A à Z les différentes compétences que je dois absolument maîtriser pour devenir un ingénieur dans le domaine de Lia dans les précédentes vidéos nous avons travaillé sur les statistiques descriptives pour être plus précis donc nous avons vu euh également comment analyser une variable discrète et une variable continue donc nous avons vu des box plots nous avons vu des histogramme également on a également vu un bar chart alors avant de continuer sur l'analyse de données il va falloir que on étudie un certain nombre de graphiques ok il va falloir qu'on voit comment est-ce que on les trace comment est-ce que on les construit en fait ces graphiques là raison pour laquelle on va travailler on va on va mettre en place une nouvelle playlist sur la visualisation d'accord donc on va commencer par travailler avec cborn ok on va travailler principalement sur si graphiqu ok donc ici on est du coup sur la page siborn en fait sur le site cborn donc on va voir ici tout ce qui est relational plots par exemple ici ce qui va nous intéresser ça va être real plot donc les real plot ici en fait par défaut le kind c'est scatter plot et on va voir les scatter plot pour étudier les relations entre nos variables continues c'est pour voir s'il y a une corrélation entre nos variables donc lorsqu'on a vu nos statistiques on a vu tout ce qui était covariance et corrélation ok donc on utilisera real plot pour étudier nos variables continues également on va utiliser des dataset de cbor donc tips par exemple c'est un dataset de cbor sur les pourboir par exemple dans une des vidéos lorsqu'on travailler sur nos statistiques on a vu un autre dataset à savoir le Titanic donc par la suite on va regarder également tout ce qui est distribution distribution plots et donc ici on va voir les his plots mais également les 10 plots donc on va voir ces deux là OK et tout ce qui est catégorie cor plot pardon ici on va voir les quatre plotes ok les box plots on a déjà eu à parler des box plot OK et on va voir les count plot alors voyons voir du coup ici ça ce sont les types de graphiques qu'on va voir en détail donc count plot on va commencer avec C plot count plot c'est quoi compte simplement les occurrences d'une variable discrète ok donc ici quand l'utiliser lorsque que tu veux afficher la fréquence des catégories par exemple d'accord donc exemple ici le nombre de repas prix par jour OK dans dans le DataSet tips ok ça c'est un dataset de cbor donc ici on va travailler avec des variables de type discrète ok pas besoin de variabl numérique donc pas besoin des variables continu ok donc c'est comme ça qu'on l'utilise C plot x ici on va donner la colonne discrète ici et notre data frame et c'est fait donc après on a les bar plot ok donc ici compare des statistiques descriptives donc il dit qu l'utiliser lorsque tu veux visualiser la moyenne ou la somme ou d'autres mesure par exemple donc par exemple la moyenne des pourboir par jour ok donc ici on va utiliser les barres plotes lorsque on fait une analyse multivariée à savoir une variable continue avec une variable discrète ok parce que d ici c'est une variable discrète et type c'est une variable continue donc ici il nous dit euh moyenne somme d'une variable numérique ok une variable numérique en fonction d'une variable catégorielle ok c'est ce que je viens de dire c'est lorsqu'on étudie en fait lorsqu'on réalise une analyse m multivariée pardon donc avoir une variable continue et une variable discrète c'est un exemple ici donc Typs ici y Typs ici c'est une variable continue et d ici c'est une variable discrète après on va voir les box plot donc ça on a déjà eu à utiliser les box plot donc le principe d'utilisation les box plot permet d'analyser la répartition d'une variable d'accord donc quand l'utiliser lorsque tu veux comprendre la dispersion d'une variable numérique par group ok donc ici on peut à titre d'exemple la répartition des pourboir par sexe ok ici avec notre exemple c'est pour étudier une variable continue avec une variable discrète donc ici sex c'est une variable discrète et Typs c'est une variable continue d'accord donc on l'a vu également donc boxplot nous permet du coup de détecter les outlas donc ce sont les valeurs abérrentes ok donc je vais monter un tout petit peu parce que je cache avec ma tête par la suite on va voir les hist plot donc les hist plot permet d'afficher che la distribution d'une variable continue ok donc quand l'utiliser lorsque tu veux voir la distribution des variables des valeurs pardon d'une variable numérique donc une variable continue exemple ici c'est total build total build de du dataset Typs total build est une variable continue ok donc ici donc il nous dit il va n permettre de verfier si les données sont normalement distribuées ok très bien ça marche donc après on verra un CAT plot ok quand on l'utiliser lorsque tu veux comparer plusieurs groupes avec différentes formes de graphique ok donc par exemple répartition des pourboir par jour et par genre ok ça marche et par la suite en dernier on verra les scatter plot donc les scatter plot permet d'afficher la relation entre deux variables ce sont des variables continues ok quand l'utiliser lorsque tu veux observer la relation entre deux variables numériques donc deux variables continu d'accord ici dans le DataSet Typs la colonne total build est une variable c'est une colonne numérique donc c'est une variable continue ok donc ici il nous dit utile pour détecter des corrélations ou tendances ok voilà à quoi sert le scatter plot donc nous allons voir ces six graphiques là en détail d'accord voici ce qu'on va voir pour cette playlist là ok voici ce que je voulais partager avec vous dans cette vidéo donc dans la la prochaine vidéo nous allons commencer par voir comment utiliser un count plot d'accord avec l'ensemble des features qui vont avec OK voici ce que je voulais partager avec vous dans cette vidéo je vous donne rendez-vous dans la prochaine vidéo portez-vous bien peace

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