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視覺化關係：關於蜂蜜的一切 🍯

視覺化關係 - 由 @nitya 繪製的速記筆記

延續我們研究的自然主題，讓我們探索一些有趣的視覺化方式，展示不同類型蜂蜜之間的關係。這些數據來自美國農業部的資料集。

這個包含約600項的資料集展示了美國多個州的蜂蜜生產情況。例如，您可以查看每個州在1998年至2012年間的蜂群數量、每群產量、總產量、庫存、每磅價格以及蜂蜜的生產價值，每年每州一行數據。

我們可以視覺化某州每年的生產量與該州蜂蜜價格之間的關係。或者，您可以視覺化各州每群蜂蜜產量之間的關係。這段時間涵蓋了2006年首次出現的毀滅性“蜂群崩潰症候群（CCD）”（http://npic.orst.edu/envir/ccd.html），因此這是一個值得研究的數據集。🐝

課前測驗

在本課中，您可以使用之前使用過的 Seaborn 庫，這是一個很好的工具來視覺化變數之間的關係。特別有趣的是使用 Seaborn 的 relplot 函數，它可以快速生成散點圖和折線圖，視覺化“統計關係”，幫助數據科學家更好地理解變數之間的關聯。

散點圖

使用散點圖展示蜂蜜價格如何隨年份在各州演變。Seaborn 的 relplot 可以方便地將州的數據分組，並顯示分類和數值數據的數據點。

首先，導入數據和 Seaborn：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
honey = pd.read_csv('../../data/honey.csv')
honey.head()

您會注意到蜂蜜數據中有幾個有趣的列，包括年份和每磅價格。讓我們按美國州分組來探索這些數據：

州	蜂群數量	每群產量	總產量	庫存	每磅價格	生產價值	年份
AL	16000	71	1136000	159000	0.72	818000	1998
AZ	55000	60	3300000	1485000	0.64	2112000	1998
AR	53000	65	3445000	1688000	0.59	2033000	1998
CA	450000	83	37350000	12326000	0.62	23157000	1998
CO	27000	72	1944000	1594000	0.7	1361000	1998

創建一個基本散點圖，展示每磅蜂蜜價格與其來源州之間的關係。讓 y 軸足夠高以顯示所有州：

sns.relplot(x="priceperlb", y="state", data=honey, height=15, aspect=.5);

接下來，使用蜂蜜色彩方案展示價格如何隨年份演變。您可以通過添加 'hue' 參數來展示年份的變化：

✅ 了解更多 Seaborn 中可用的色彩方案 - 試試美麗的彩虹色方案！

sns.relplot(x="priceperlb", y="state", hue="year", palette="YlOrBr", data=honey, height=15, aspect=.5);

使用這種色彩方案，您可以清楚地看到蜂蜜每磅價格隨年份的明顯增長趨勢。事實上，如果您查看數據中的樣本集（例如選擇一個州，亞利桑那州），您可以看到價格逐年上漲的模式，僅有少數例外：

州	蜂群數量	每群產量	總產量	庫存	每磅價格	生產價值	年份
AZ	55000	60	3300000	1485000	0.64	2112000	1998
AZ	52000	62	3224000	1548000	0.62	1999000	1999
AZ	40000	59	2360000	1322000	0.73	1723000	2000
AZ	43000	59	2537000	1142000	0.72	1827000	2001
AZ	38000	63	2394000	1197000	1.08	2586000	2002
AZ	35000	72	2520000	983000	1.34	3377000	2003
AZ	32000	55	1760000	774000	1.11	1954000	2004
AZ	36000	50	1800000	720000	1.04	1872000	2005
AZ	30000	65	1950000	839000	0.91	1775000	2006
AZ	30000	64	1920000	902000	1.26	2419000	2007
AZ	25000	64	1600000	336000	1.26	2016000	2008
AZ	20000	52	1040000	562000	1.45	1508000	2009
AZ	24000	77	1848000	665000	1.52	2809000	2010
AZ	23000	53	1219000	427000	1.55	1889000	2011
AZ	22000	46	1012000	253000	1.79	1811000	2012

另一種視覺化這種進展的方法是使用大小而非顏色。對於色盲用戶，這可能是一個更好的選擇。編輯您的視覺化，通過點的圓周大小來展示價格的增長：

sns.relplot(x="priceperlb", y="state", size="year", data=honey, height=15, aspect=.5);

您可以看到點的大小逐漸增大。

這是否只是供需的簡單案例？由於氣候變化和蜂群崩潰等因素，是否每年可供購買的蜂蜜減少，因此價格上漲？

為了探索這個數據集中某些變數之間的相關性，讓我們來看看一些折線圖。

折線圖

問題：蜂蜜每磅價格是否隨年份明顯上漲？您可以通過創建一個單一折線圖來最容易地發現這一點：

sns.relplot(x="year", y="priceperlb", kind="line", data=honey);

答案：是的，但在2003年左右有一些例外：

✅ 由於 Seaborn 將數據聚合到一條線上，它通過繪製均值和均值周圍的95%置信區間來顯示“每個 x 值的多個測量值”。來源。這種耗時的行為可以通過添加 ci=None 禁用。

問題：那麼，在2003年，我們是否也能看到蜂蜜供應的激增？如果您查看每年的總產量呢？

sns.relplot(x="year", y="totalprod", kind="line", data=honey);

答案：並不完全。如果您查看總產量，實際上在那一年似乎有所增加，儘管總體而言蜂蜜的生產量在這些年中呈下降趨勢。

問題：在這種情況下，2003年蜂蜜價格的激增可能是什麼原因？

為了探索這一點，您可以使用 Facet Grid。

Facet Grid

Facet Grid 將數據集的一個方面（在我們的例子中，您可以選擇“年份”，以避免生成過多的 Facet）。Seaborn 可以為您選擇的 x 和 y 坐標生成每個 Facet 的圖表，方便比較。2003年在這種比較中是否突出？

根據 Seaborn 的文檔，繼續使用 relplot 創建 Facet Grid。

sns.relplot(
    data=honey, 
    x="yieldpercol", y="numcol",
    col="year", 
    col_wrap=3,
    kind="line"

在這個視覺化中，您可以比較每群產量和蜂群數量隨年份的變化，並將列的包裹設置為3：

對於這個數據集，關於蜂群數量和每群產量，年份和州之間並沒有特別突出的地方。是否有其他方式可以找到這兩個變數之間的相關性？

雙折線圖

嘗試使用多折線圖，通過將兩個折線圖疊加在一起，使用 Seaborn 的 'despine' 移除其上方和右側的邊框，並使用 ax.twinx 源自 Matplotlib。Twins 允許圖表共享 x 軸並顯示兩個 y 軸。因此，顯示每群產量和蜂群數量的疊加圖：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6))
lineplot = sns.lineplot(x=honey['year'], y=honey['numcol'], data=honey, 
                        label = 'Number of bee colonies', legend=False)
sns.despine()
plt.ylabel('# colonies')
plt.title('Honey Production Year over Year');

ax2 = ax.twinx()
lineplot2 = sns.lineplot(x=honey['year'], y=honey['yieldpercol'], ax=ax2, color="r", 
                         label ='Yield per colony', legend=False) 
sns.despine(right=False)
plt.ylabel('colony yield')
ax.figure.legend();

雖然2003年並沒有明顯的異常，但這讓我們可以以一個稍微樂觀的結尾結束這節課：儘管蜂群數量總體上在下降，但蜂群數量正在穩定，即使每群產量在減少。

加油，蜜蜂們，加油！

🐝❤️

🚀 挑戰

在本課中，您學到了更多關於散點圖和折線圖的其他用途，包括 Facet Grid。挑戰自己使用不同的數據集創建 Facet Grid，也許是您之前課程中使用過的數據集。注意它們的生成時間以及如何小心選擇需要繪製的網格數量。

課後測驗

回顧與自學

折線圖可以是簡單的，也可以是非常複雜的。閱讀 Seaborn 文檔 中的各種構建方法。嘗試使用文檔中列出的其他方法來增強您在本課中構建的折線圖。

作業

深入蜂巢

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