Bạn đang sử dụng Seaborn Histplot để trực quan hóa dữ liệu, nhưng gặp phải tình trạng biểu đồ hiển thị không nhất quán khi thay đổi phạm vi dữ liệu? Đây là một vấn đề phổ biến mà nhiều người dùng gặp phải. Bài viết này sẽ đi sâu vào nguyên nhân của vấn đề và cung cấp giải pháp chi tiết để đảm bảo biểu đồ của bạn luôn chính xác và nhất quán. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu cách xử lý bin edges và sử dụng tham số `binrange` một cách hiệu quả để có được kết quả trực quan hóa tốt nhất.
Khi sử dụng `seaborn.histplot`, bạn có thể nhận thấy rằng số lượng điểm dữ liệu trong mỗi bin thay đổi khi bạn thay đổi phạm vi dữ liệu được hiển thị. Điều này gây ra sự sai lệch trong biểu đồ, khiến cho việc phân tích và đưa ra kết luận trở nên khó khăn hơn. Để hiểu rõ hơn về vấn đề, hãy xem xét ví dụ sau:
Giả sử bạn có một tập dữ liệu về quãng đường đã đi của ô tô (`kms_driven`). Bạn muốn vẽ biểu đồ histogram để xem phân phối của dữ liệu này. Bạn thử vẽ biểu đồ với phạm vi quãng đường từ 0 đến 100,000 km, sau đó mở rộng phạm vi lên 200,000 km. Bạn có thể thấy rằng số lượng điểm dữ liệu trong một số bin (ví dụ: 10,000 - 20,000 km) thay đổi giữa hai biểu đồ, mặc dù dữ liệu gốc không thay đổi.
Nguyên nhân chính của vấn đề này nằm ở cách `sns.histplot` xử lý các cạnh bin (bin edges) theo mặc định. Theo mặc định, `histplot` bao gồm cạnh trái của một bin và loại trừ cạnh phải. Điều này có nghĩa là bin từ 10,000 đến 20,000 bao gồm các giá trị >= 10000 và < 20000.
Trong biểu đồ đầu tiên (ví dụ: `kms_driven <= 100000`), tất cả các giá trị từ 10,000 đến 20,000 đều thuộc về bin thứ hai, bao gồm cả các giá trị chính xác bằng 20,000. Tuy nhiên, trong biểu đồ thứ hai (ví dụ: `kms_driven <= 200000`), các giá trị chính xác bằng 20,000 lại thuộc về bin tiếp theo (20,000 đến 30,000). Do đó, bin thứ hai trong biểu đồ thứ hai sẽ nhỏ hơn so với biểu đồ đầu tiên.
Để khắc phục vấn đề này và đảm bảo tính nhất quán của các bin trên các biểu đồ khác nhau, bạn cần xác định rõ ràng phạm vi bin bằng cách sử dụng tham số `binrange`. Tham số này cho phép bạn chỉ định giá trị thấp nhất và cao nhất cho các cạnh bin.
Ví dụ, để vẽ biểu đồ histogram với phạm vi quãng đường từ 0 đến 200,000 km và chiều rộng bin là 10,000 km, bạn có thể sử dụng đoạn code sau:
sns.histplot(df.query('kms_driven<=200000'), x='kms_driven', binwidth=10000, binrange=(0, 200000))
Bằng cách xác định `binrange=(0, 200000)`, bạn đảm bảo rằng các cạnh bin được cố định và số lượng điểm dữ liệu trong mỗi bin sẽ nhất quán, bất kể phạm vi dữ liệu bạn đang hiển thị. Điều này giúp bạn có được biểu đồ histogram chính xác và dễ so sánh hơn.
Giả sử bạn có dataframe `df` chứa cột `kms_driven` và bạn muốn so sánh phân phối quãng đường đã đi cho các xe có quãng đường <= 100000 và <= 200000. Dưới đây là cách bạn có thể sử dụng `binrange` để đảm bảo tính nhất quán:
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# Giả sử df đã được định nghĩa
# Biểu đồ cho kms_driven <= 100000
sns.histplot(df.query('kms_driven<=100000'), x='kms_driven', binwidth=10000, binrange=(0, 200000))
plt.title('Phân phối quãng đường <= 100000 km')
plt.show()
# Biểu đồ cho kms_driven <= 200000
sns.histplot(df.query('kms_driven<=200000'), x='kms_driven', binwidth=10000, binrange=(0, 200000))
plt.title('Phân phối quãng đường <= 200000 km')
plt.show()
Bằng cách này, bạn sẽ có hai biểu đồ histogram với các bin nhất quán, giúp bạn dễ dàng so sánh và phân tích dữ liệu.
Việc hiểu cách `seaborn.histplot` xử lý các cạnh bin là rất quan trọng để tạo ra các biểu đồ histogram chính xác và nhất quán. Bằng cách sử dụng tham số `binrange`, bạn có thể kiểm soát các cạnh bin và đảm bảo rằng biểu đồ của bạn phản ánh đúng phân phối dữ liệu. Hãy áp dụng kiến thức này vào dự án trực quan hóa dữ liệu tiếp theo của bạn để có được kết quả tốt nhất!
Bài viết liên quan