Seaborn折线图：Python数据可视化与趋势分析
大家好！在本文中，我们将继续深入学习Seaborn，并重点探讨如何使用Seaborn绘制折线图。如果您对Seaborn热力图感兴趣，可以查阅我们之前的相关文章。
什么是折线图？使用Seaborn进行数据可视化
折线图是一种强大的数据可视化工具，它能够清晰地展示数据随时间或连续变量的变化趋势。通过Seaborn库，我们可以轻松地从数据集中预测结果，并分析数据的动态变化。
Seaborn折线图擅长表现连续值和分类值之间的关系，以连续数据点的形式直观呈现数据走势。
在本文中，我们将使用以下数据集来演示如何操作数据并生成折线图。请在继续阅读前，先查看下面的数据集快照。
在下面的数据集中，变量 ‘cyl’、’vs’、’am’、’gear’ 和 ‘carb’ 被视为分类变量，因为它们的所有数据值都属于特定的类别或值范围。
而数据集中其余的列则属于整数/连续变量，它们承载着离散的整数值。
输入的数据集：
绘制你的第一个Seaborn折线图
要开始使用折线图，我们首先需要将Seaborn库安装并导入到Python环境中。请使用以下命令进行安装：
语法：
pip install seaborn
安装完成后，将库导入到当前的工作环境：
语法：
import seaborn
在整个Seaborn系列教程中，我们将与Matplotlib库配合使用，以便更好地绘制和展示数据。
使用Seaborn创建单个折线图
我们可以提供离散值或使用完整数据集来创建Seaborn折线图。
语法：
seaborn.lineplot(x, y, data)
- x: 用于X轴的数据变量
- y: 用于Y轴的数据变量
- data: 指向整个数据集或数据值的对象
示例1：使用随机数据创建Seaborn折线图。
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
Year = [2012, 2014, 2016, 2020, 2021, 2022, 2018]
Profit = [80, 75.8, 74, 65, 99.5, 19, 33.6]
data_plot = pd.DataFrame({"Year":Year, "Profit":Profit})
sns.lineplot(x = "Year", y = "Profit", data=data_plot)
plt.show()
在下面的折线图中，我们可以清晰地看到“年份”和“利润”这两个数据变量之间的线性关系。
结果：
示例2：使用数据集创建一条线图，展示数据列之间的关系。
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv("C:/mtcars.csv")
info = data.iloc[1:20,:5]
sns.lineplot(x = "drat", y = "mpg",data=info)
sns.set(style='dark')
plt.show()
输入数据集：
结果：
多个Seaborn折线图
我们可以在同一空间或图表中创建多条线来可视化数据。通过使用相同或多个数据列/变量，我们可以同时描述它们之间的关系。
使用`hue`参数为多个数据点创建颜色色调
参数`hue`可用于对数据集中的不同变量进行分组，并有助于描绘x轴和y轴数据列与传递给该参数的列之间的关系。
语法：
seaborn.lineplot(x,y,data,hue)
请给我一杯水，好吗？
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv("C:/mtcars.csv")
info = data.iloc[1:20,:5]
sns.lineplot(x = "drat", y = "mpg", data=info, hue="cyl")
plt.show()
如下图所示，以不同的颜色方案表示了‘drat’、‘mpg’和‘cyl’之间的关系。
输出：
使用`style`参数来绘制不同类型的线条。
这是文章《Seaborn折线图的数据可视化》的第3部分（共5部分）。
内容片段: 我们可以将style参数设置为我们想要在x轴和y轴上显示的值，并且可以指定不同的线条结构：虚线、点线（标记）等。
句法:
seaborn.lineplot(x, y, data, style)
例子2：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv("C:/mtcars.csv")
info = data.iloc[1:20,:5]
sns.lineplot(x = "drat", y = "mpg", data=info, hue="cyl", style="cyl")
plt.show()
如图所示，通过不同的线条结构，清晰地展示了散点图中“cyl”数值与“mpg”和“drat”的关系，其中包括实线、虚线和标记等不同的线条形式。
使用Seaborn中的size参数绘制多个折线图
我们甚至可以使用seaborn.lineplot()函数的size参数来表示多个数据变量之间的关系，并使用不同大小的线来绘制。因此，它可以作为一个分组变量，根据数据的大小来选择不同的线条粗细。
句法:
seaborn.lineplot(x, y, data, size)
例子3：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv("C:/mtcars.csv")
info = data.iloc[1:20,]
sns.lineplot(x = "drat", y = "mpg", data=info, hue="gear",style="gear",size="gear")
plt.show()
输入数据集：
使用不同颜色调色板绘制Seaborn折线图
Seaborn的色图和调色板定义了可视化模型的颜色范围。参数“palette”以及“hue”可用于确定数据变量的颜色编码方案。
查看更多调色板，请参考以下链接：调色板
语法：
seaborn.lineplot(x, y, data, hue, palette)
示例：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv("C:/mtcars.csv")
info = data.iloc[1:20,]
sns.lineplot(x = "drat", y = "mpg", data=info, hue="gear", palette = "Set1")
plt.show()
输出：
给Seaborn折线图添加误差线
可以使用折线图来定义置信水平/区间，通过 err_style 参数来描绘误差率。
语法：
seaborn.lineplot(x, y, data, err_style="bars")
示例：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv("C:/mtcars.csv")
info = data.iloc[1:20,]
sns.lineplot(x = "cyl", y = "mpg", data=info, err_style="bars")
plt.show()
产出：
使用seaborn.set()函数设置不同样式
5. 使用 `seaborn.set()` 函数设置图表样式
Python中的 `seaborn.set()` 函数可以用于以不同的背景样式显示图表，从而提升视觉效果。
语法：
seaborn.set(style)请注意，`seaborn.set()` 函数应在绘制图表之前调用，以确保样式设置生效。
示例代码：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv("C:/mtcars.csv")
info = data.iloc[1:20,]
sns.set(style='darkgrid') # 设置图表背景样式为 'darkgrid'
sns.lineplot(x = "cyl", y = "mpg",data=info,hue="gear")
plt.show()输出：
总结
至此，我们已经深入理解了Seaborn折线图的绘制方法及其各种变化和高级用法。希望本文能帮助您更好地进行数据可视化。
我强烈建议读者们通读Python Matplotlib教程，以更好地理解折线图的使用方法和更多自定义选项。
