COVID19疫情資料視覺化分析

Seaborn 提供了強大的資料視覺化功能，本文將運用其繪製熱力圖，分析東亞和地中海地區的 COVID-19 疫情資料，包含確診病例數、死亡病例數和康復病例數。同時，我們也將使用 Python 程式碼示範如何建立熱力圖，並探討如何解讀圖表中的資訊。進一步地，我們將使用 Seaborn 探索其他圖表型別，例如 KDE 和 Violin Plot，以更深入地分析資料的分佈和趨勢，並結合實際案例，例如健康支出和脈搏資料，示範如何使用這些圖表進行資料探索和分析，包含摘要統計量的計算和解讀，以及異常值的篩選和處理。

東亞及地中海地區COVID-19疫情分析

東亞及地中海地區的COVID-19疫情呈現出不同的特點。根據資料，印度的確診病例數量最高，同時也具有最高的康復率。這些資料透過熱力圖的視覺化呈現得以體現，熱力圖中不同國家的顏色深淺代表了確診病例數量的大小，從淺黃色到深紅色不等。

資料概覽

以下是部分國家的COVID-19疫情資料：

國家	確診病例數	死亡病例數	康復病例數
印度	88214	12089	13.70%
伊朗	293606	15912	255144
伊拉克	112585	4458	77144
愛爾蘭	25892	1764	23364
以色列	63985	474	27133
義大利	246286	35112	198593

熱力圖分析

熱力圖是用於展示資料分佈情況的一種視覺化工具。透過熱力圖，我們可以清晰地看到不同國家的COVID-19疫情狀況。印度的確診病例數量最高，同時也具有最高的康復率，這從熱力圖中可以看出。

程式碼實作

以下是使用Python和Seaborn函式庫建立熱力圖的程式碼：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 資料
data = {
    '國家': ['印度', '伊朗', '伊拉克', '愛爾蘭', '以色列', '義大利'],
    '確診病例數': [88214, 293606, 112585, 25892, 63985, 246286],
    '死亡病例數': [12089, 15912, 4458, 1764, 474, 35112],
    '康復病例數': [13.70, 255144, 77144, 23364, 27133, 198593]
}

# 建立熱力圖
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(data, annot=True, cmap='coolwarm', linewidths=0.5)
plt.title('COVID-19疫情熱力圖')
plt.xlabel('國家')
plt.ylabel('指標')
plt.show()

內容解密：

我們首先匯入了必要的函式庫，包括Seaborn和Matplotlib。
接著，我們定義了資料，包括國家、確診病例數、死亡病例數和康復病例數。
建立熱力圖時，我們使用了Seaborn的heatmap函式，並設定了相關引數，如annot=True以顯示資料值，cmap='coolwarm'以設定顏色方案，linewidths=0.5以設定格線寬度。
最後，我們使用Matplotlib的show函式來顯示熱力圖。

圖表翻譯：

此圖表展示了東亞及地中海地區的COVID-19疫情狀況，透過熱力圖的視覺化呈現出了不同國家的確診病例數量和康復率。印度的確診病例數量最高，同時也具有最高的康復率。這些資料為我們瞭解COVID-19疫情提供了重要的參考資訊。

圖表與資料分析

圖表是用於視覺化呈現資料分佈或變異性的工具。透過圖表，我們可以直觀地看到資料的集中趨勢、分散情況和偏度。圖表通常包括箱體（box）和鬚線（whisker），其中箱體代表資料的四分位範圍（InterQuartile Range, IQR），而鬚線則延伸到最小和最大值，除去異常值。

中位數與四分位數

中位數是資料集中趨勢的一種衡量指標，它是資料按順序排列後的中間值。如果資料集有偶數個觀察值，則中位數是兩個中間值的平均值。中位數常用於替代平均值，特別是在資料集存在極端值或異常值時。

四分位數則是將資料按順序排列後，分成四個相等部分，每個部分代表25%的資料。第一四分位數（Q1）是最小值和中位數之間的值，第三四分位數（Q3）是中位數和最大值之間的值。

偏度與對稱性

偏度是指資料分佈的非對稱性。如果資料分佈對稱，則中位數位於箱體的中心，兩側的鬚線長度相等。若資料分佈不對稱，則中位數會偏向一側，相應的鬚線也會更長。

Boxplot 的應用

Boxplot 可以用於比較不同變數或群組的分佈。它提供了資料集中趨勢、分散情況和偏度的視覺化呈現。透過 Boxplot，我們可以快速地識別異常值和了解資料的整體形狀。

例項分析

以下是一個使用 Seaborn 的 Boxplot 來分析健康支出的例子：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 載入健康支出資料
my_dataset = sns.load_dataset('healthexp')

# 繪製健康支出 Boxplot
sns.boxplot(data=my_dataset, x='Spending_USD')

# 設定標題
plt.title('Expenditure Spend on Health')

# 顯示圖表
plt.show()

這個例子中，我們使用 Seaborn 的 boxplot 函式來繪製健康支出的 Boxplot。從圖表中，我們可以看到健康支出的分佈不對稱，中位數偏向左側，右側的鬚線更長。這表明健康支出的資料存在極端值或異常值。

資料視覺化與探索

資料視覺化是將資料轉換成圖形化的形式，以便更容易地理解和分析。Seaborn是一個根據Matplotlib的Python資料視覺化函式庫，提供了高階別的介面來繪製各種型別的圖表。

資料集載入和篩選

首先，我們載入了一個健康支出的資料集，並篩選出美國的資料。

my_dataset = mysns.load_dataset('healthexp')
myfiltered_df = my_dataset[my_dataset['Country'] == 'USA']

接下來，我們印出前幾行篩選後的資料。

print(myfiltered_df.head())

輸出結果如下：

   Year Country  Spending_USD  Life_Expectancy
4  1970     USA      326.961             70.9
9  1971     USA      357.988             71.2
12 1972     USA      397.097             71.2
15 1973     USA      439.302             71.4
18 1974     USA      495.114             72.0

Box Plot繪製

接下來，我們使用Seaborn的boxplot函式繪製美國的健康支出Box Plot。

mysns.boxplot(data=myfiltered_df, x='Spending_USD', orient="v")
myplt.title('Expenditure Spend on Health')
myplt.show()

這個圖表可以幫助我們瞭解美國的健康支出分佈情況。

重點記憶

量化變數是數值型的，可以用於計算和比較。
質化變數是分型別的，代表不同的類別或標籤。
Seaborn提供了便捷的資料集和視覺化工具，幫助我們進行資料探索和分析。
Box Plot可以用於展示資料的分佈情況。
Heatmap可以用於展示資料的相關性和模式。

探索 Seaborn 的強大視覺化工具

Seaborn 是一種根據 Python 的資料視覺化函式庫，能夠提供高階別的介面來繪製各種統計圖表。它的功能包括了繪製分佈圖、相關性分析、迴歸分析等。在本章中，我們將深入探討 Seaborn 的一些高階功能，包括 KDE 圖、-violin 圖、線圖、散點圖、聯合圖和麵板圖等。

什麼是 Seaborn？

Seaborn 是一個根據 Matplotlib 的 Python 視覺化函式庫，提供了一個高階別的介面來繪製各種統計圖表。它的設計目的是為了提供一個簡單易用的方式來建立美觀且資訊豐富的圖表。

什麼是定量變數？

定量變數是指可以用數字表示的變數，例如身高、體重、年齡等。這些變數可以進行算術運算，例如加、減、乘、除等。

什麼是定性變數？

定性變數是指不能用數字表示的變數，例如性別、顏色、國家等。這些變數不能進行算術運算，但可以進行類別比較。

Seaborn 的內建資料集

Seaborn 提供了一些內建資料集，可以用來示範其視覺化功能。使用內建資料集可以節省時間和精力，因為不需要自己收集和處理資料。

內建資料集的優點

使用 Seaborn 的內建資料集有以下優點：

節省時間和精力
方便示範視覺化功能
可以快速地測試和比較不同的視覺化方法

plot styling 的重要性

plot styling 是指對圖表的外觀進行自定義，例如更改顏色、字型、標題等。良好的 plot styling 可以提高圖表的美觀度和可讀性，使得資料更容易被理解和解釋。

Seaborn 的 plot styling 引數

Seaborn 提供了許多 plot styling 引數，可以用來自定義圖表的外觀。例如，可以更改顏色、字型、標題等。

顏色調色盤的重要性

顏色調色盤是指一組用來表示不同類別或值的顏色。良好的顏色調色盤可以提高圖表的可讀性和美觀度，使得資料更容易被理解和解釋。

什麼是熱度圖？

熱度圖是一種用來表示二維陣列資料的圖表。它可以用來顯示資料之間的相關性和分佈情況。

Seaborn 的熱度圖

Seaborn 提供了一個簡單易用的方式來繪製熱度圖。可以用來顯示二維陣列資料之間的相關性和分佈情況。

什麼是盒式圖？

盒式圖是一種用來表示資料分佈的情況的圖表。它可以用來顯示資料的中位數、四分位數和異常值等資訊。

Seaborn 的盒式圖

Seaborn 提供了一個簡單易用的方式來繪製盒式圖。可以用來顯示資料的分佈情況和異常值等資訊。

內容解密：

在這個章節中，我們探討了 Seaborn 的一些高階功能，包括 KDE 圖、violin 圖、線圖、散點圖、聯合圖和麵板圖等。同時，我們也討論了 plot styling 和顏色調色盤的重要性，以及如何使用 Seaborn 來繪製熱度圖和盒式圖。這些功能和工具可以幫助我們更好地理解和解釋資料，從而做出更好的決策。

圖表翻譯：

以下是使用 Seaborn 繪製的一個簡單熱度圖：

  graph LR
    A[熱度圖] --> B[二維陣列資料]
    B --> C[相關性和分佈情況]
    C --> D[Seaborn]
    D --> E[簡單易用]

這個圖表顯示了熱度圖的基本概念和 Seaborn 的功能。它可以用來顯示二維陣列資料之間的相關性和分佈情況，並且提供了一個簡單易用的方式來繪製熱度圖。

使用Seaborn進行資料視覺化

Seaborn是一個根據Matplotlib的Python資料視覺化函式庫，提供了一個高階介面來建立資訊豐富且吸引人的統計圖形。它提供了多種工具來視覺化和探索資料，包括分佈圖、關聯圖、類別圖和迴歸圖等。

分佈圖

分佈圖是用來展示單變數分佈的圖形，常用來瞭解資料的集中趨勢和離散程度。Seaborn提供了多種分佈圖，包括直方圖（histogram）、核密度估計圖（KDE plot）和小提琴圖（violin plot）。

核密度估計圖（KDE plot）

核密度估計圖是一種用來估計連續隨機變數機率密度函式的視覺工具。它比直方圖更能夠準確地展示資料的分佈情況，因為它不需要將資料分成離散的區間。Seaborn提供了kdeplot()函式來繪製核密度估計圖。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 載入tips資料集
tips = sns.load_dataset('tips')

# 繪製核密度估計圖
sns.kdeplot(data=tips, x="total_bill")
plt.title('核密度估計圖')
plt.show()

散點圖

散點圖是用來展示兩變數之間關聯性的圖形。Seaborn提供了scatterplot()函式來繪製散點圖。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 載入tips資料集
tips = sns.load_dataset('tips')

# 繪製散點圖
sns.scatterplot(data=tips, x="total_bill", y="tip")
plt.title('散點圖')
plt.show()

Jointplot

Jointplot是一種用來展示兩變數之間關聯性的圖形，同時也展示了每個變數的分佈情況。Seaborn提供了jointplot()函式來繪製jointplot。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 載入tips資料集
tips = sns.load_dataset('tips')

# 繪製jointplot
sns.jointplot(data=tips, x="total_bill", y="tip")
plt.title('Jointplot')
plt.show()

FacetGrid

FacetGrid是一種用來建立子圖網格的工具，常用來展示不同類別之間的差異。Seaborn提供了FacetGrid()函式來建立FacetGrid。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 載入tips資料集
tips = sns.load_dataset('tips')

# 建立FacetGrid
g = sns.FacetGrid(tips, col="sex")
g.map(plt.hist, "total_bill")
plt.title('FacetGrid')
plt.show()

以上就是使用Seaborn進行資料視覺化的簡單介紹。Seaborn提供了多種工具來視覺化和探索資料，幫助我們更好地瞭解資料的分佈情況和關聯性。

使用Seaborn進行KDE Plot和Distplot的創作

介紹

在資料視覺化中，瞭解資料的分佈是非常重要的。Seaborn是一個根據Matplotlib的Python資料視覺化函式庫，提供了多種工具來建立資訊豐富且吸引人的統計圖形。其中，KDE Plot（Kernel Density Estimate Plot）和Distplot是兩種常用的圖形，分別用於展示單變數和多變數資料的分佈。

KDE Plot

KDE Plot是一種使用核密度估計（Kernel Density Estimate, KDE）來展示單變數資料分佈的圖形。它可以提供資料分佈的連續和平滑表示，幫助我們更好地理解資料的模式和特徵。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 載入tips資料集
tips = sns.load_dataset('tips')

# 建立KDE Plot
sns.kdeplot(data=tips, x="total_bill")

# 設定標題
plt.title('KDE Plot')

# 顯示圖形
plt.show()

帶有陰影的KDE Plot

透過設定shade引數為True,我們可以在KDE Plot中新增陰影，從而更好地展示資料的分佈。

sns.kdeplot(data=tips, x="total_bill", shade=True)
plt.title('KDE Plot with Shade')
plt.show()

二變數KDE Plot

二變數KDE Plot用於展示兩個變數之間的關係。它可以透過核密度估計來計算兩個變數的聯合分佈，並以等高線圖的形式呈現。

# 載入iris資料集
iris = sns.load_dataset('iris')

# 建立二變數KDE Plot
sns.kdeplot(data=iris.loc[iris.species=="versicolor"], x="sepal_length", y="petal_length")

# 設定標題
plt.title('Bivariate KDE Plot')

# 顯示圖形
plt.show()

自定義色彩對映

透過設定cmap引數，我們可以自定義二變數KDE Plot的色彩對映。例如，使用'Greens'色彩對映來表示從低到高的密度。

sns.kdeplot(data=iris.loc[iris.species=="versicolor"], x="sepal_length", y="petal_length", cmap='Greens')
plt.title('Bivariate KDE Plot with Custom Color Map')
plt.show()

新增色條

透過設定cbar引數為True,我們可以在二變數KDE Plot中新增色條，以便更好地解釋色彩對映。

sns.kdeplot(data=iris.loc[iris.species=="versicolor"], x="sepal_length", y="petal_length", cmap='Greens', cbar=True, n_levels=20)
plt.title('Bivariate KDE Plot with Color Bar')
plt.show()

Distplot

Distplot是一種用於展示單變數資料分佈的圖形，它結合了直方圖和KDE Plot的優點。

# 建立Distplot
sns.distplot(tips["total_bill"])

# 設定標題
plt.title('Distplot')

# 顯示圖形
plt.show()

總之，Seaborn的KDE Plot和Distplot提供了強大的工具來視覺化單變數和多變數資料的分佈。透過自定義色彩對映、新增陰影和色條等功能，我們可以更好地瞭解資料的模式和特徵。

使用Seaborn進行資料視覺化：分佈圖和小提琴圖

在資料科學中，瞭解資料的分佈是非常重要的。Seaborn是一個根據Matplotlib的Python資料視覺化函式庫，提供了多種工具來建立資訊豐富且吸引人的統計圖形。其中，分佈圖（distplot）和小提琴圖（violinplot）是兩種常用的圖形，分別用於展示單變數和多變數資料的分佈。

分佈圖

分佈圖是一種用於展示單變數資料分佈的圖形，結合了直方圖和核密度估計（KDE）的特點。下面的程式碼示範瞭如何使用Seaborn建立一個分佈圖：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 載入iris資料集
iris = sns.load_dataset('iris')

# 建立分佈圖
sns.distplot(iris['petal_length'], hist=False)

# 設定標題
plt.title('單變數KDE圖')

# 顯示圖形
plt.show()

這個程式碼會產生一個單變數KDE圖，展示了iris資料集中花瓣長度的分佈。

小提琴圖

小提琴圖是一種用於展示多變數資料分佈的圖形，結合了箱型圖和核密度估計的特點。下面的程式碼示範瞭如何使用Seaborn建立一個小提琴圖：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 載入exercise資料集
exercise = sns.load_dataset('exercise')

# 建立小提琴圖
sns.violinplot(exercise['pulse'])

# 設定標題
plt.title('小提琴圖')

# 顯示圖形
plt.show()

這個程式碼會產生一個小提琴圖，展示了exercise資料集中脈搏的分佈。

小提琴圖的優點

小提琴圖比箱型圖有幾個優點：

更加詳細地展示了資料的分佈，包括多峰性和不對稱性。
可以處理不同類別或群組之間的不均勻樣本大小和分佈寬度。
提供了資料分佈的視覺摘要，方便使用者識別中心趨勢、散度和形狀的差異。

結合程式碼

下面的程式碼示範瞭如何使用Seaborn建立一個小提琴圖，並計算摘要統計量：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 載入exercise資料集
exercise = sns.load_dataset('exercise')

# 建立小提琴圖
sns.violinplot(exercise['pulse'])

# 計算摘要統計量
print(exercise['pulse'].describe())

# 設定標題
plt.title('小提琴圖')

# 顯示圖形
plt.show()

這個程式碼會產生一個小提琴圖，並計算脈搏的摘要統計量，包括均值、標準差、最小值、最大值等。

圖表翻譯：

上述程式碼產生的小提琴圖展示了exercise資料集中脈搏的分佈。圖中，箱型圖代表了資料的摘要統計量，包括四分位數和中位數，而核密度估計則展示了資料的詳細分佈。這個圖形可以幫助使用者瞭解資料的中心趨勢、散度和形狀，從而做出更好的決策。

資料分析：脈搏資料的統計與異常值篩除

在進行資料分析時，瞭解資料的基本統計特性是非常重要的。這包括了平均值、標準差、最小值、最大值、百分位數等。在這個例子中，我們將使用Python的pandas函式庫來計算和分析一組脈搏資料的統計特性，並且篩除異常值。

步驟1：計算基本統計特性

首先，我們需要計算脈搏資料的基本統計特性，包括最小值、最大值、平均值、百分位數（25%、50%、75%）等。這些資料可以幫助我們瞭解資料的分佈情況。

import pandas as pd

# 假設my_dataset是一個包含脈搏資料的DataFrame
summary_stats = my_dataset['pulse'].describe()

步驟2：計算四分位數間距（IQR）

四分位數間距（Interquartile Range, IQR）是用於衡量資料分佈的分散程度的一個指標。它是由第三四分位數（Q3）和第一四分位數（Q1）之間的差值計算而得。

q1 = summary_stats['25%']
q3 = summary_stats['75%']
myiqr = q3 - q1

步驟3：計算最小值和最大值

最小值和最大值可以幫助我們瞭解資料的範圍。

minimum = summary_stats['min']
maximum = summary_stats['max']

步驟4：計算中位數

中位數是資料排序後的中間值，可以代表資料的中心趨勢。

median = summary_stats['50%']

步驟5：篩除異常值

異常值是指那些明顯偏離正常資料範圍的資料。為了篩除異常值，我們可以使用1.5IQR的規則，即如果一個資料點小於Q1-1.5IQR或大於Q3+1.5*IQR，則視為異常值。

mylower_bound = q1 - 1.5 * myiqr
myupper_bound = q3 + 1.5 * myiqr
range_without_outliers = myupper_bound - mylower_bound

步驟6：輸出結果

最後，我們可以輸出計算出的結果，包括Q1、Q3、IQR、最小值、最大值等。

print(f"q1 value is {q1}")
print(f"q3 value is {q3}")
print(f"iqr value is {myiqr}")
print(f"minimum value is {minimum}")
print(f"maximum value is {maximum}")

圖表翻譯：

以下是使用Mermaid語法繪製的流程圖，展示了上述步驟的邏輯流程。

  flowchart TD
    A[開始] --> B[計算基本統計特性]
    B --> C[計算四分位數間距]
    C --> D[計算最小值和最大值]
    D --> E[計算中位數]
    E --> F[篩除異常值]
    F --> G[輸出結果]
    G --> H[結束]

這個流程圖清晰地展示了資料分析和異常值篩除的步驟，幫助讀者理解整個過程的邏輯流程。

統計圖表與摘要統計

在進行資料分析時，瞭解資料的分佈情況非常重要。其中，-violin plot-是一種能夠直觀呈現資料分佈的圖表。以下是如何使用Python建立一幅包含摘要統計的-violin plot-圖表。

從使用者經驗視角來看，有效地視覺化資料對於理解和分析至關重要。本文探討了使用 Seaborn 和 Matplotlib 函式庫在 Python 中建立各種圖表的方法，包括熱力圖、盒狀圖、小提琴圖、KDE 圖和散佈圖，以及如何利用這些圖表分析 COVID-19 疫情資料和健康支出等實際案例。分析顯示，Seaborn 提供了簡潔易用的高階介面，方便使用者快速建立資訊豐富且美觀的統計圖表，例如 KDE 圖能更精確地展現資料分佈，而小提琴圖則結合了盒狀圖和 KDE 圖的優點，能更全面地描述資料的分佈特徵。然而，Seaborn 的圖表自定義選項相對有限，對於需要高度客製化圖表的使用者來說，可能需要結合 Matplotlib 進行更精細的調整。展望未來，隨著資料視覺化技術的持續發展，預計 Seaborn 將持續整合更多進階圖表型別和互動式功能，並加強與其他資料科學工具的整合，以滿足日益增長的視覺化需求。對於資料科學家和分析師而言，掌握 Seaborn 將成為資料探索和分析的重要技能。玄貓認為，Seaborn 已成為 Python 資料視覺化的重要工具，值得廣泛應用於各個領域的資料分析工作。

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。