数据科学之数据可视化

数据科学 • May 26, 2025

一、为什么数据可视化很重要

在数据科学有了结论或者结果后，我们还需要用一种容易理解，交流的方式把结果呈现给其他人，让我们的数据结论产生价值。其中重要的方式就是数据可视化。

二、数据可视化的目的和方法

可视化的目的是帮助读者快速理解数据，比如趋势、相关性等。理想情况下，读者应该能在5～6秒之内完成一张可视化图表的分析。因此，我们需要认真对待可视化，确保可视化有效传达了信息。我们将重点介绍以下5类基本图表：散点图、折线图、条形图、直方图和箱形图。

三可视化图表

3.1 散点图（scatter plots）

散点图是最容易制作的图形之一，它有两个数轴，每个数据点表示一个观测对象。散点图能体现变量间的相关性，适用于具有高相关性的变量。

假设我们有两个变量：平均每天看电视的时长和工作表现（0表示很差，100表示卓越）。我们想找出看电视时长和工作表现之间的关系。我们假设进行了一次调查问题卷，下面是对应的数据，和生成散点图的代码。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 调研问卷 14个人每周看电视时间小时数据
hours_tv_watched = [0, 0, 0, 1, 1.3, 1.4, 2, 2.1, 2.6, 3.2, 4.1, 4.4, 4, 4.5]
# 调研问卷 14个人每周工作绩效数据，最低0分，最高100分
work_performance = [87, 89, 92, 90, 82, 80, 77, 80, 76, 85, 80, 75, 73, 72]

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'hours_tv_watched': hours_tv_watched,
                   'work_performance': work_performance})
df.plot(x='hours_tv_watched', y='work_performance',
        kind='scatter', ylim=(70, 100), xlim=(-1, 5))

plt.show()

散点图中的每个点表示一个观测对象（本例中指被访问者），点的位置是观测对象在每个变量上所处的相对位置。从图中可以观察出变量间的关系：平均每天看电视时间越长，工作表现越差。当然我们知道这种简单分析得出的结论只能代表相关性，没办法具有因果性。我们不能由于盲目相信相关性而得出错误的分析结果。

3.2 折线图（line graphs）

折线图是应用最广泛的图形之一。折线图用线连接数据点，横轴通常是时间。折线图是展示变量随时间变化的最好方式之一。折线图和散点图一样，适用于定量类型的变量。

下面是一个随机的数据集合，模拟月份和销售额之间的变化关系的代码。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


# 创建时间序列：2025年1月到5月的第一个天
dates = pd.date_range(start='2025-01-01', periods=10, freq='MS')

# 随机生成销售额数据（例如在 150 到 300 之间）
sales = np.random.randint(150, 300, size=len(dates))

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Date': dates,
    'Sales': sales
})

# 设置“日期”列为索引
df.set_index('Date', inplace=True)

# 绘制折线图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df.index, df['Sales'], marker='o',
         linestyle='-', color='b', label='Sales')

# 添加标题和坐标轴标签（英文）
plt.title('Monthly Sales Trend')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Sales (USD)')

# 显示网格和图例
plt.grid(True)

# 显示图表
plt.show()

3.3 条形图（bar charts）

条形图用于对比不同的数据组。比如，我们可以用条形图对比各大洲的国家/地区数量。需要注意，在条形图中，x轴不再是定量变量，而（通常）是分类变量，y轴则依然是定量变量。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

drinks = pd.read_csv(
    '/Users/zzx/python_project/pytorch_learning/python_workspace/data_science/data/drinks.csv')
# 对continent列进行计数 并绘制柱状图
drinks.continent.value_counts().plot(kind='bar', title='Continent Distribution')

plt.xlabel('Continent')
plt.ylabel('Number of Countries')
plt.show()

各大洲的国家/地区数量。每个柱子的下面有洲名的缩写，柱子的高度表示该大洲的国家/地区数量。我们可以很明显地看出非洲（AF）所含的国家/地区数量最多，南美洲（SA）所含国家/地区数量最少。

对各大洲数据计算平均值后，可以看到各大洲人均消耗酒精量。

drinks.groupby('continent').beer_servings.mean().plot(kind='bar')
plt.show()

3.4 直方图（histogram）
通常用来表示定量变量被拆分为等距数据桶（bin）后的频率分布，柱子的高度表示数据桶含有的元素数量。直方图看起来非常像条形图，它的x轴表示数据桶，y轴表示数量。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

rossmann_sales = pd.read_csv(
    '/Users/zzx/python_project/pytorch_learning/python_workspace/data_science/data/rossmann.csv')
# rossmann_sales.head()
# 筛选第一个商店的销量
first_rossmann_sales = rossmann_sales[rossmann_sales['Store'] == 1]

# print(first_rossmann_sales)
# 绘制第一个商店的顾客分布
first_rossmann_sales['Customers'].hist(bins=20)
plt.xlabel('Customers')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

每个类别表示一个数值区间，比如客户数介于600～620的区间。y轴和条形图类似，是每个类别对应的观测对象数量。从图可以看出，大多数时候，每天的客户数介于500～700。

3.5 箱形图（box plots）

箱形图通常用于表示变量值的分布情况。制作箱形图需要计算以下5个指标：

最小值；
第1个四分位（将样本中处于最低的25%区间的值和其他值隔开的值）；
中位数；
第3个四分位（将样本中处于最高的25%区间的值和其他值隔开的值）；
最大值。

在Pandas中，箱形图中的绿线表示中位数，箱子最上面和最下面的线分别是第3个四分位和第1个四分位。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

drinks = pd.read_csv(
    '/Users/zzx/python_project/pytorch_learning/python_workspace/data_science/data/drinks.csv')
drinks.boxplot(column='beer_servings', by='continent')
plt.show()

箱形图的另一种用途是发现离群值，它比直方图还要直观，因为箱形图包含了最大值和最小值。

下面是门店顾客数据集的箱形图

first_rossmann_sales.boxplot(column='Customers', vert=False

可以通过describe函数查看类似的数据

print(first_rossmann_sales['Customers'].describe())

count     942.000000
mean      467.646497
std       228.930850
min         0.000000
25%       463.000000
50%       529.000000
75%       598.750000
max      1130.000000

四总结

数据可视化是数据科学的关键环节，能将复杂数据转化为可视化的方式让结论容易理解。选择合适工具和图表类型，遵循设计规范，可显著提升分析效率和沟通效果。上面是常见的统计图表和python的实现方式。

ref：

《深入学习数据科学》 [美] 斯楠·奥兹德米尔（Sinan Ozdemir）著

2. 代码和数据参考：https://github.com/PacktPublishing/Principles-of-Data-Science-Third-Edition

新一代python依赖管理器uv