Seaborn: trazado de datos de forma amplia

Siempre es preferible utilizar conjuntos de datos "largos desde" o "ordenados". Pero en los momentos en que no nos queda otra opción que utilizar un conjunto de datos de "formato ancho", las mismas funciones también se pueden aplicar a datos de "formato amplio" en una variedad de formatos, incluidos Pandas Data Frames o NumPy bidimensional. matrices. Estos objetos deben pasarse directamente al parámetro de datos, las variables xey deben especificarse como cadenas

Ejemplo

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.boxplot(data = df, orient = "h")
plt.show()

Salida

Además, estas funciones aceptan vectores de objetos Pandas o NumPy en lugar de variables en un DataFrame.

Ejemplo

import pandas as pd
import seaborn as sb
from matplotlib import pyplot as plt
df = sb.load_dataset('iris')
sb.boxplot(data = df, orient = "h")
plt.show()

Salida

La principal ventaja de usar Seaborn para muchos desarrolladores en el mundo de Python es que puede tomar el objeto pandas DataFrame como parámetro.