Попробуем визуализировать данные по рекламным кампаниям, которые храняться в DataFrame.

Дано:

DataFrame, в котором хранится статистика по рекламным кампаниям по следующим показателям:

• CampaignName
• Date
• Impressions
• Clicks
• Ctr
• Cost
• AvgCpc
• BounceRate
• AvgPageviews
• ConversionRate
• CostPerConversion
• Conversions

Импортируем все необходимое:

import seaborn as sns from pandas import Series,DataFrame 

Прочитаем наш DataFrame из csv

f=DataFrame.from_csv("cashe.csv",header=0,sep='',index_col=0,parse_dates=True)

 Визуализируем данные столбца «AvgCpc»

sns.distplot(f['AvgCpc'],bins=25) plt.show() 

Получим следующий график:

Данный график показывает распределение стоимости кликов. График говорит о том, что чаще всего клик стоит около 3,5 рублей.

Чтобы сделать график более точным, следует увеличить значение в «bins». Этот параметр отражает то, на сколько частей будет разделен наш график.

sns.distplot(f['AvgCpc'],bins=50) plt.show() 

Получим следующее:

Также можно заменить гистограмму на Rug plot (коврик)

sns.distplot(f['AvgCpc'],bins=25,rug=True,hist=False) plt.show() 

Вернемся к гистограмме.

Зададим названия и цвета.

Линию покрасим в синий, а столбцы в синий.

sns.distplot(f['AvgCpc'],bins=25, kde_kws={'color':'indianred','label':'Линия'}, hist_kws={'color':'blue','label':'Столбцы'}) plt.show()