Seaborn 是屬於 Python 中一種資料視覺化的工具，底層工具基本上屬於 Matplotlib，但比起 Matplotlib ，可以更加美化圖表來提升視覺美感。

安裝

pip install seaborn

導入

import seaborn as sns

各種圖表語法
• scatterplot(): scatter plot
• distplot(): histogram
• countplot(): bar plot
• boxplot(): box plot
• violinplot(): violin plot
• swarmplot(): swarm plot
• factorplot(): factor plot

外框、背景樣式選擇

• 外框
  set_style()：
  • Darkgrid
  • Whitegrid
  • Dark
  • White
  • Ticks
• 背景
  set_context()：
  • Paper
  • Notebook
  • Talk
  • Poster

匯入資料

1. 使用csv檔案匯入：
   範例資料來源：pima-indians-diabetes

2. 匯入資料前須簽確認檔案位置or匯入時設定好檔案從哪裡匯入：

import os

• 查看路徑：

os.getcwd()

• 更改檔案匯入位置(也可以將檔案複製到查看路徑時顯示的位置)：

path = "檔案位置資料夾路徑"
os.chdir(path)

3. 使用Pandas匯入檔案：

import pandas as pd
df = pd.read_csv("pima-indians-diabetes.csv")

分析數據及視覺化呈現

1. 瀏覽檔案：

df.head()

2. 查看基本統計結果：

df.describe()

3. 查看是否有缺失資料：

• 查看缺失值：

df.isnull()

df.notnull()

• 補缺失數值或過濾缺失欄位：

df.fillna(0) #缺失值補0

df.dropna()

4. 分析數據各組間的相關性：

sns.heatmap(df.corrl())

5. 數據散點圖：

sns.scatterplot(x = "Pregnancy", y = "Glucose", data = df)

6. Pairplot繪製散佈圖矩陣：

sns.pairplot(df, hue = "Diabetes")