演習課題「折れ線グラフ」
右のコードエリアにはdataというDataFrameが定義されています。seabornのlineplotメソッドを使って、dataをそのまま折れ線グラフとして描画してください（ふたつの折れ線が描かれたグラフになります）。採点の前にはすべてのセルを実行し、ノートブックを保存してください。
演習課題「棒グラフ」
右のコードエリアにはdataというDataFrameが定義されています。seabornのbarplotメソッドを使って、dataの"score"列がx軸、"month"列がy軸の値となるような、横向きの棒グラフを描画してください。採点の前にはすべてのセルを実行し、ノートブックを保存してください。
演習課題「散布図」
右のコードエリアではcsvファイルが読み込まれ、dataというDataFrameが_定義されています。seabornのjointplotメソッドを使って、dataの"a"列がx軸、"b"列がy軸の値となるような、ヒストグラム付き散布図を描画してください。採点の前にはすべてのセルを実行し、ノートブックを保存してください。
＃05:seabornによるデータの可視化
このチャプターでは、可視化用ライブラリであるseabornを使ってデータを可視化する方法について学習します。
import pandas as pd
import seaborn as sns # seabornをインポート
df = pd.DataFrame({"a": pd.Series([1, 2, 3, 5, 4]), "b": pd.Series([3, 5, 4, 2, 1])})
sns.lineplot(data=df, x=df.index, y="a")sns.lineplot(data=df) # DataFrameの各列が折れ線として描画される
fruits = pd.DataFrame({"name": ["apple", "orange", "melon"], "num": [5, 3, 1]})
sns.barplot(data=fruits, x="name", y="num")sns.barplot(data=fruits, y="name", x="num", orient="h") # 横倒しの棒グラフ
data = pd.DataFrame({"x": [1, 5, 4, 5, 2, 1, 5], "y": [42, 201, 162, 201, 88, 48, 10]})
sns.jointplot(data=data, x="x", y="y")