数据科学
Seaborn Distplot已经被弃用，让我们探索它的替代方案
Seaborn是Python中著名的数据可视化库。
由于它是建立在matplotlib之上的，并且与pandas数据结构完美配合，所以在使用Python处理数据时非常方便，因为它将数据转换为有见地的可视化形式，有助于聚焦于所需信息并更快地掌握结果。
然而，每个库都会随着时间的推移而发展，Seaborn也是如此。
当我在项目中使用Seaborn创建分布图时，我遇到了以下函数弃用警告。
因此，我开始寻找替代方案，并在今天分享我的发现。
在这篇快速阅读中，您将了解为什么Seaborn弃用了令人惊叹的函数distplot()，它的当前最佳替代方案以及如何使用它来创建与distplot()相同的图形。
以下是内容的一瞥——
· Seaborn中的Distplot · 为什么Seaborn Distplot被弃用？ · Seaborn Distplot()的替代方案是什么？ ∘ Seaborn中的displot() · 使用Seaborn中的displot()的实例 ∘ 双变量分布 ∘ 使用子数据集的图形
我使用UCI机器学习存储库中的Dry Beans数据集，这个数据集在CC BY 4.0许可下可用，用了一些很棒的例子来使本文更有趣。
让我们开始吧！
在查看替代方案之前，让我们先了解函数distplot()及其有用之处。
Seaborn中的Distplot
Distplot()是Seaborn库中的多功能函数，广泛用于单变量数据分析。它可以帮助您在同一个可视化中创建直方图和核密度估计（KDE）图。
什么是单变量数据分析？
它用于探索单个变量的特征和分布，而不考虑数据集中其他变量之间的关系。
因此，回到distplot()，它由直方图和KDE图组成。
distplot()中的直方图显示落入不同桶即箱子的数据点的频率或计数。
整个数据点系列或列表被分成相同大小的不同桶。可视化通常是一个条形图，其中X轴通常是桶或箱子，Y轴表示桶中的数据点数量。
这样的图形可以帮助您了解数据如何分布在不同的值范围内。
而KDE图则可以帮助您通过分析潜在的概率分布函数来可视化变量的分布。简单地说，它可以帮助您了解在不同的桶或箱子中观察数据点的可能性。
使用KDE图，您可以了解数据分布的形状、峰值和传播情况。
例如，让我们在列“Perimeter”上使用distplot()函数。
import pandas as pdimport seaborn as snsdf = pd.read_excel("Dry_Bean_Dataset.xlsx")sns.distplot(df["Perimeter"])
如上图所示，条形图表示直方图，而平滑线是KDE图。
如我所述，distplot()在已创建的直方图上创建一个KDE图，这就是为什么在Y轴上可以看到概率密度值的原因。
不要将概率与概率密度混淆！
您需要将每个概率密度值乘以曲线下的面积，以从每个概率密度值获得概率。
这样的KDE值只能用于不同桶之间的相对比较。
现在，让我们了解为什么您不应该在未来使用它。
为什么Seaborn Distplot已被弃用？
Distplot()是Seaborn库中添加的最早的几个函数之一，因此其函数定义与后期添加的其他函数明显不同。
以下是Seaborn官方文档中distplot()函数的定义。
seaborn.distplot(a=None, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False,fit=None, hist_kws=None, kde_kws=None, rug_kws=None, fit_kws=None,color=None, vertical=False, norm_hist=False, axlabel=None, label=None,ax=None, x=None)Michael Waskom解释得非常准确-distplot()API既没有选择DataFrame列的x，y参数，也没有条件hue映射。
因此，当Seaborn开发人员在Seaborn v0.11.0中更新分布模块时，他们发现除了废弃distplot()以更符合其他分布图函数的一致性外，没有更好的方法。
结果，Seaborn distplot()在Seaborn v0.11.0中已被弃用。
调用此函数实际上不会阻止您创建图，但会发出我之前提到的弃用警告。
这就是我开始探索替代方案的原因。
Seaborn Distplot的替代方案是什么？
Seaborn文档建议两种替代方案-displot()和histplot()。但是，我个人认为displot()是一个多才多艺的解决方案。
让我向您展示它与弃用的distplot()相比如何相似或不同。
Seaborn中的displot()
这是所有类型（单变量和双变量）分布图的一站式解决方案。您所需要做的就是传递一个DataFrame和要查看其分布的列名。
因此，要获取与上面类似的分布图，对于列“Perimeter”，您可以使用以下代码。
sns.displot(df, x="Perimeter")
它只是创建了一个直方图，与已弃用的distplot()函数创建的直方图相同。您可以使用函数histplot()获取此类型的图，这是另一种弃用函数的替代方案。
但是关于KDE图呢？
您也可以使用displot()函数来得到一个KDE图。这时kind参数非常有用。您可以将kde赋值给kind参数，得到如下的核密度估计图。
sns.displot(df, x="Perimeter", kind='kde')
到目前为止，一切都很好！
但是，您可能会有一个问题——displot()函数如何创建类似于使用distplot创建的图形，在直方图顶部绘制KDE的图形？
答案是kde参数。
正如您所看到的，默认情况下，displot()创建直方图。因此，要在直方图的顶部创建KDE图，可以将kde参数设置为True，如下所示。
sns.displot(df, x="Perimeter", kde=True)
真正使displot函数不同于distplot的是上图的Y轴。
在弃用的distplot()函数中，Y轴代表概率密度，而在displot()函数中，Y轴代表计数，即每个bin中的数据点数。
Y轴上的计数可以立即有用，以了解哪个bin或值范围包含最多/最少的数据点，这在概率密度的情况下不是这种情况。
好的，displot()函数的灵活性并不止于此。让我向您展示您可以使用此函数做些什么，这在使用distplot()时不是一项容易的任务。
Seaborn中displot()的用例
displot()函数有许多可调整的参数，可以创建各种图形。
seaborn.displot(data=None, *, x=None, y=None, hue=None, row=None, col=None, weights=None, kind='hist', rug=False, rug_kws=None, log_scale=None, legend=True, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, color=None, col_wrap=None, row_order=None, col_order=None, height=5, aspect=1, facet_kws=None, **kwargs)您可以看到，在上述定义中，参数kind默认设置为'hist'，这解释了为什么在未指定kind参数时，displot()创建直方图。
我不会深入探讨每个参数，但我必须提到一些有趣的参数。
双变量分布
displot()函数的能力可以让您从DataFrame和该DataFrame的X-Y轴变量中获得输入，因此在您想要获取两个变量的双变量分布（即两个变量的分布）时非常有用。
例如，假设您想要在考虑周长和圆度两个变量时获取数据点的分布。您只需在X和Y参数中简单地提到这些变量名，如下所示。
sns.displot(df, x="Perimeter", y="roundness")
上面的图表清楚地显示出数据点的最大数量位于周长在600到800之间、圆度大于0.85的黑暗区域。
因此，您可以为所有数字列获得这种二元分布。
但是对于分类列呢？
在数据集中，您可以看到有一个分类列——Class，它表示不同的豆类。您可以使用此变量创建数据的子集，然后使用displot轻松绘制。
使用数据子集绘图
在使用函数displot()时，您无需单独创建数据框的子集。您只需使用hue参数即可为每个数据子集创建直方图或KDE图。
让我们看看它的效果——
sns.displot(df, x="Perimeter", hue='Class')
这就是您可以看到每个数据子集的不同直方图的方法。
如果您想在不同的子图上获得这些不同的直方图。在这种情况下，您应该使用col参数，如下所示。
sns.displot(df, x="Perimeter", col='Class')
以这种方式，displot()将创建与您拥有的不同子集一样多的子图。
您可以根据需要在项目中探索displot()中的其余参数。
我希望您会发现这篇文章有用。每个数据分析库随着时间的推移都会发生变化。因此，有些函数会过时，并被具有更好和更易于使用体验的改进函数所取代。
尽管Seaborn中的distplot()已过时，但它并未完全退出市场。您仍然可以使用它，但最好切换到更好的函数displot以获得不同的分布图表。
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谢谢阅读！
数据集：Dry Beans Dataset 引用：Dry Bean Dataset. (2020). UCI Machine Learning Repository. https://doi.org/10.24432/C50S4B . 许可证：CC BY 4.0