Bölüm kodlarını ve/veya veri setlerini indir.
FacetGrid, grafikleri ızgara şeklinde çizmek için kullanılır.
Kullanılabilmesi için "Seaborn" kütüphanesinin içe aktarılması gerekmektedir.
import seaborn as sns
Söz dizimi: g=sns.FacetGrid(self, data, *, row=None, col=None, hue=None, col_wrap=None, sharex=True, sharey=True, height=3, aspect=1, palette=None, row_order=None, col_order=None, hue_order=None, hue_kws=None, dropna=False, legend_out=True, despine=True, margin_titles=False, xlim=None, ylim=None, subplot_kws=None, gridspec_kws=None, size=None
- data, DataFrame'yi temsil etmektedir.(Örn: data=df).
- row, alt kümeleri tanımlamak için kullanılır.
- col, alt kümeleri tanımlamak için kullanılır.
- hue, DataFrame'deki başka bir sütun ile karşılaştırma yapar.(Örn: hue=z sütunu)
- palette, liste halinde renk seçimi.(Örn:palette="Set2")
- İlgili söz dizilimi yazıldığı zaman x ve y koordinatlarında bir ızgara sistemi oluşturur. Daha sonra eşitlemiş olduğumuz "g" ifadesini kullanarak g.map(grafik_türü,x_sütunu_degeri,y_sütunu_degeri) şeklinde çizim yaptırılır.Detay için örneklere bakabilirsiniz.
Örnek-1: "Tips" verisetini FacetGrid kullanarak görselleştirelim.(Veri seti hikayesi: Garsonlar tarafından alınan bahşişlerin gün veya yemek öğününe göre değişimini anlatan 244 satırlık bir veri setidir. )
import seaborn as sns
df=sns.load_dataset("tips")
df.head()
Çıktı:
#df'e göre ızgara sistemi oluşturuldu.
g=sns.FacetGrid(df)
Çıktı:
#df'e göre ızgara sistemi oluşturuldu ama sex x time değerlerini ayırmak için row x col sistemi kullanıldı.
g=sns.FacetGrid(df,row="sex",col="time")
Çıktı:
#ızgara sistemi içerisinde scatterplot grafiklendirmesi kullanıldı.
g=sns.FacetGrid(df,row="sex",col="time",hue="sex")
g.map(sns.scatterplot,"total_bill","tip")
Çıktı:
#ızgara sistemi içerisinde histplot grafiklendirmesi kullanıldı.
g=sns.FacetGrid(df,row="sex",col="time",hue="sex")
g.map(sns.histplot,"total_bill")
Çıktı: