Python网络爬虫与文本数据分析(视频课)

之前分享过pandas也是可以作图的，今天复习一下pandas作图，并与seaborn做对比，熟悉下各自绘图的特点。

导入用到的库

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

%matplotlib inline

plt.style.use('fivethirtyeight')

plt.style.use('bmh')

读取数据

business = pd.read_csv('data/business.csv')

business.head()

评分分布

查看用户对yelp平台内店家评价的分布情况。使用pandas绘图

colors = sns.color_palette()

#stars是series数据类型

stars = business['stars'].value_counts().sort_index()

stars.plot(kind='bar',

figsize=(10, 5),

color=colors[:9],

rot=0,

title='Distribution of rating')

也可以用seaborn作图，代码如下

plt.figure(figsize=(10,5))

sns.countplot(business['stars'])

plt.title('Distribution of rating')

我们发现大多数用户店家评分都是4分及以上

最常见的店名和坐标

我们看看店铺的最常见的店名、最常见的坐标。使用pandas绘图

fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 8))

business['name'].value_counts()[:20].plot(kind='barh',

ax=ax[0],

color=colors[:20],

title='Top 20 name of store in Yelp')

business['city'].value_counts()[:20].plot(kind='barh',

ax=ax[1],

color=colors[:20],

title='Top 20 of city in Yelp')

f,ax = plt.subplots(1,2, figsize=(14,8))

cnt = business['name'].value_counts()[:20].to_frame()

sns.barplot(cnt['name'], cnt.index, palette = 'RdBu', ax = ax[0])

ax[0].set_xlabel('')

ax[0].set_title('Top 20 name of store in Yelp')

cnt = business['city'].value_counts()[:20].to_frame()

sns.barplot(cnt['city'], cnt.index, palette = 'rainbow', ax =ax[1])

ax[1].set_xlabel('')

ax[1].set_title('Top 20 of city in Yelp')

plt.subplots_adjust(wspace=0.3)

从上面两个例子看，pandas和seaborn绘图各有千秋，有时候pandas简洁，有时候seaborn简洁。

-END-

假期无法出门不如在家学习

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