Seaborn 101: มาดูวิธีสร้างกราฟ 5 แบบ + 3 วิธีตกแต่งกราฟอย่างง่ายใน Seaborn กัน

ในบทความนี้ เราจะมาทำความรู้จักกับ seaborn และวิธีการใช้ seaborn เพื่อสร้างและตกแต่งกราฟเบื้องต้นกัน

ถ้าพร้อมแล้วมาเริ่มกันเลย

1. ⚓ Intro to Seaborn
2. 🍔 Dataset ตัวอย่าง
3. 🤔 ก่อนเริ่มสร้างกราฟ
4. 💻 Syntax ของ Seaborn
5. 👉 การสร้างกราฟพื้นฐาน
   1. 📊 1. Histograms
   2. 📊 2. Box Plots
   3. 📊 3. Scatter Plots
   4. 📊 4. Line Plots
   5. 📊 5. Bar Plots
6. 🔵 การใช้สีเพื่อเพิ่มตัวแปรในกราฟ
7. 🖼️ การตกแต่งกราฟ
   1. 🎨 1. สี
   2. 🎨 2. Style
   3. 🎨 3. ข้อความ
8. 💪 สรุป Seaborn 101
9. ⏭️ Next
   1. 🧑‍💻 Example Code on GitHub
   2. 📚 Further Reading

⚓ Intro to Seaborn

seaborn เป็น library สำหรับ visualise data ใน Python ซึ่งต่อยอดมาจาก:

• pandas: library สำหรับ data transformation
• matplotlib: library สำหรับสร้างกราฟ

เพราะ seaborn ต่อยอดจาก pandas และ matplotlib จึงทำให้เราสามารถใช้ 3 libraries นี้ร่วมกันได้อย่างลงตัว

จุดเด่นหลักของ seaborn คือ ความสามารถในการสร้างกราฟที่สวยงามได้อย่างง่าย

มาดูกันว่า การสร้างกราฟด้วย seaborn ง่ายแค่ไหน

🍔 Dataset ตัวอย่าง

ในบทความนี้ เราจะใช้ tips ซึ่งเป็น built-in datasets ของ seaborn เพื่อดูวิธีใช้ seaborn กัน

tips เป็น dataset เกี่ยวกับ tip ที่พนักงานในร้านอาหารได้รับ โดยมี columns ดังนี้:

🤔 ก่อนเริ่มสร้างกราฟ

ก่อนเริ่มสร้างกราฟ ให้เราทำ 2 อย่างก่อน:

.

(1) import seaborn ก่อน พร้อมกับ libraries อื่น ๆ ที่มักใช้ร่วมกัน:

# Import libraries
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

Note: seaborn ใช้ตัวย่อว่า sns ตามชื่อตัวละคร Samuel Norman Seaborn จากทีวีซีรี่ย์ The West Wing

.

(2) ต่อจากนั้นให้ load dataset tips ที่จะใช้งาน:

# Load the dataset
tips = sns.load_dataset("tips")

Note: ถ้าเรา preview ด้วย .head() เราจะเห็นข้อมูลแบบนี้:

ในกรณีที่เราต้องการ import dataset จากข้างนอก เราสามารถใช้ pandas ช่วยได้ เช่น pd.read_csv() เพื่อโหลดไฟล์ CSV

💻 Syntax ของ Seaborn

Syntax ในการสร้างกราฟด้วย seaborn มีดังนี้:

sns.plot(data, x, y, customisation)

plt.show()

• sns.plot = เรียกชื่อกราฟที่ต้องการสร้าง
• data = ชุดข้อมูลที่ใช้สร้างกราฟ
• x = ข้อมูลแกน x
• y = ข้อมูลแกน y
• customisation = การตั้งค่าเพื่อตกแต่งกราฟ
• plt.show() = แสดงกราฟบนหน้าจอ

👉 การสร้างกราฟพื้นฐาน

มาดูวิธีการสร้าง 5 กราฟพื้นฐานกัน:

1. Histogram
2. Box plot
3. Scatter plot
4. Line plot
5. Bar plot

.

📊 1. Histograms

Histogram เป็นกราฟเพื่อสำรวจการกระจายตัว (distribution) ของข้อมูล

ตัวอย่าง:

ดูการกระจายตัวของ tip ที่พนักงานได้รับ:

# Create a histogram of tips
sns.histplot(data = tips,
             x = "tip")

# Show the plot
plt.show()

Note: สำหรับ histogram เราจะละแกน y ไว้ เพราะ y จะแสดงความถี่ของข้อมูลบนแกน x

ผลลัพธ์:

Note: จะเห็นว่า tip ที่พนักงานได้รับ อยู่ในช่วง 0.5 ถึง 10 ดอลล่าร์ โดยอยู่ในช่วง 2 ถึง 4 ดอลล่าร์มากที่สุด

.

📊 2. Box Plots

Box plot ทำหน้าที่คล้ายกับ histogram คือ ช่วยในการสำรวจการกระจายตัวของข้อมูล

ข้อแตกต่างของ box plot จาก histogram ก็คือ เราสามารถดู distribution หลาย ๆ อันได้บน box plot

ตัวอย่าง:

ดูการกระจายตัวของ tip ที่ได้ แบ่งตามมื้ออาหาร

# Create a box plot of tips by time
sns.boxplot(data = tips,
            x = "time",
            y = "tip")

# Show the plot
plt.show()

ผลลัพธ์:

Note: จะเห็นว่า การกระจายตัวของ tip ในแต่ละมื้อมีความใกล้เคียงกันมาก

.

📊 3. Scatter Plots

Scatter plot ใช้สำรวจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัว

ตัวอย่าง:

ความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนเงินค่าอาหาร และ tip

# Create a scatter plot of tips vs total bill
sns.scatterplot(data = tips,
                x = "total_bill",
                y = "tip")

# Show the plot
plt.show()

ผลลัพธ์:

Note: จากกราฟ เราจะเห็นได้ว่า จำนวน tip ดูเหมือนจะเพิ่มขึ้นตามจำนวนเงินค่าอาหาร

.

📊 4. Line Plots

Line plot ใช้สำรวจการเปลี่ยนแปลงของตัวแปรตามช่วงเวลา หรือตามตัวแปรอีกตัว

ตัวอย่าง:

ดูการเปลี่ยนแปลงของ tip ตามจำนวนแขก

# Create a line plot of tips vs party size
sns.lineplot(data = tips,
             x = "size",
             y = "tip")

# Show the plot
plt.show()

ผลลัพธ์:

Note: กราฟแสดงให้เห็นว่า tip เพิ่มขึ้นตามจำนวนแขก

.

📊 5. Bar Plots

Bar plot ใช้สำรวจตัวแปรตามการจัดกลุ่มของตัวแปรอีกตัว

ตัวอย่าง:

ดูจำนวน tip ในแต่ละวันของสัปดาห์

# Create a bar plot of tips vs day of week
sns.barplot(data = tips,
            x = "day",
            y = "tip")

# Show the plot
plt.show()

ผลลัพธ์:

Note: เราจะเห็นว่า ในแต่ละวัน พนักงานได้ tip ใกล้เคียงกัน แต่ในวันเสาร์และอาทิตย์จะได้เยอะกว่าวันพฤหัสฯ และวันศุกร์

🔵 การใช้สีเพื่อเพิ่มตัวแปรในกราฟ

จนถึงตอนนี้ เราจะเห็นว่า กราฟที่เราสร้างได้มีตัวแปร 1-2 ตัวเท่านั้น

ถ้าเราต้องการเพิ่มตัวแปรที่สามเข้าไป (โดยไม่เปลี่ยนประเภทกราฟ) เราสามารถทำได้ง่าย ๆ ด้วยการใช้สี ผ่านการเพิ่ม parametre ชื่อ hue

ยกตัวอย่างเช่น:

ใน scatter plot ที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง tip และจำนวนเงินค่าอาหาร เราต้องการเพิ่มตัวแปรการสูบบุหรี่เข้าไปด้วย

• ตัวแปร 1: tip
• ตัวแปร 2: ค่าอาหาร
• ตัวแปร 3: การสูบบุหรี่ของลูกค้า

เราสามารถทำได้ตามนี้:

# Create a scatter plot: tips vs total bill vs smoker types
sns.scatterplot(data = tips,
                x = "total_bill",
                y = "tip",
                hue = "smoker")

# Show the plot
plt.show()

ผลลัพธ์:

จากกราฟ เราจะเห็นได้ว่า seaborn จัดการเปลี่ยนสีข้อมูลให้เองโดยอัตโนมัติ

ทั้งนี้ ถ้าเราต้องการเปลี่ยนกราฟเป็นสีอื่น เราต้องปรับ code ของเราเพิ่มเติม

🖼️ การตกแต่งกราฟ

มาดู 3 วิธีในการตกแต่งกราฟใน seaborn กัน:

1. สี
2. Style
3. ข้อความ

.

🎨 1. สี

ใน seaborn เราสามารถปรับสีของกราฟได้ด้วย 2 วิธี:

1. ใช้ palette
2. ใช้ sns.set_palette()

.

วิธีที่ 1: กำหนด parametre ที่เรียกว่า palette

เช่น สำหรับ scatter plot ก่อนหน้านี้ ถ้าเราอยากเปลี่ยนข้อมูลเป็นสีดำและแดง เราสามารถเขียน code ได้ดังนี้:

• เราสร้าง dictionary ชื่อ colours เพื่อระบุว่า สีไหนจะใช้กับการสูบบุหรี่ประเภทไหน:

# Specify colours
colours = {"Yes": "red",
           "No": "black"}

• จากนั้น เราก็ใช้ colours เป็น argument ของ palette:

# Create a scatter plot
sns.scatterplot(data = tips,
                x = "total_bill",
                y = "tip",
                hue = "smoker",
                palette = colours)

# Show the plot
plt.show()

ผลลัพธ์:

.

วิธีที่ 2: เรียกใช้ sns.set_palette()

ในกรณีที่เราไม่อยากกำหนด palette เอง เราสามารถเรียก sns.set_palette() แทนได้

sns.set_palette() จะเรียกใช้และ apply ชุดสีที่เราต้องการให้กับกราฟของเราโดยอัตโนมัติ

สำหรับ sns.set_palette() เราสามารถใส่ argument ได้ดังนี้:

เช่น:

สร้าง scatter plot โดยใช้ "colorblind":

• เราเรียกใช้ sns.set_palette() โดยใส่ argument เป็นชื่อ palette ที่ต้องการใช้ (ในกรณีนี้ คือ "colorblind" ซึ่งเหมาะกับคนตาบอดสี):

# Set the palette
sns.set_palette("colorblind")

• จากนั้น สร้าง scatter plot เหมือนเดิม (3 ตัวแปร แต่ไม่มี palette):

# Create a scatter plot
sns.scatterplot(data = tips,
                x = "total_bill",
                y = "tip",
                hue = "smoker")

# Show the plot
plt.show()

ผลลัพธ์:

.

🎨 2. Style

นอกจากการเปลี่ยนสีกราฟแล้ว เรายังสามารถปรับ style ของกราฟได้ ผ่าน sns.set_style()

โดยสำหรับ sns.set_style() เราสามารถใส่ argument ได้ดังนี้:

Note:

• "white" เป็นค่า default ของ seaborn
• "tick" เหมาะสำหรับกราฟที่เราต้องการเน้นแกน x และ y

ยกตัวอย่างเช่น:

เราต้องการปรับกราฟของเราเป็น dark theme ที่มี grid:

• กำหนด argument ของ sns.set_style() เป็น "darkgrid":

# Set the style
sns.set_style("darkgrid")

• สร้างกราฟที่ต้องการ:

# Create a scatter plot
sns.scatterplot(data = tips,
                x = "total_bill",
                y = "tip",
                hue = "smoker")

# Show the plot
plt.show()

ผลลัพธ์:

.

🎨 3. ข้อความ

นอกจากสีและ style แล้ว เรายังสามารถตกแต่งกราฟเพิ่มเติม ด้วยการเพิ่มข้อความกำกับกราฟ อย่าง title และ labels (ชื่อแกน x และ y) ได้ด้วย

เราสามารถทำสิ่งนี้ได้โดยใช้ functions ของ matplotlib (plt) แบบนี้:

• สร้างกราฟ:

# Create a scatter plot
sns.scatterplot(data = tips,
                x = "total_bill",
                y = "tip",
                hue = "smoker")

• เพิ่ม title:

# Add a title
plt.title("Total Bill vs Tip", fontsize = 16)

• เพิ่ม labels:

# Add labels
plt.xlabel("Total Bill ($)", fontsize = 12)
plt.ylabel("Tip ($)", fontsize = 12)

• แสดงกราฟ

# Show the plot
plt.show()

ผลลัพธ์:

Note: จะเห็นแล้วว่า ตอนนี้กราฟของเรามีข้อความกำกับหัวข้อกราฟ (title) รวมทั้งแกน x และ y (labels)

💪 สรุป Seaborn 101

ในบทความนี้ เราเรียนรู้วิธีการสร้างกราฟง่าย ๆ ใน seaborn กัน

โดยเราเริ่มจากการสร้างกราฟพื้นฐาน 5 อย่าง:

พร้อมการเพิ่มตัวแปรที่สาม:

และจบด้วยการปรับแต่งกราฟ:

⏭️ Next

หวังว่า บทความนี้จะเป็นประโยชน์สำหรับคนที่ต้องการเรียนรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ seaborn

.

🧑‍💻 Example Code on GitHub

สำหรับใครที่ต้องการลงมือทำเอง สามารถดูตัวอย่าง code ของบทความนี้ได้ที่ GitHub

.

📚 Further Reading

สำหรับคนที่ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม สามารถอ่านเกี่ยวกับ seaborn ได้ตาม link ด้านล่าง:

• Seaborn documentation
• Python Seaborn Tutorial For Beginners: Start Visualizing Data
• Python Seaborn Cheat Sheet
• Python Seaborn Tutorial
• Seaborn Datasets For Data Science