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EDA中常用的九个可视化图表介绍和代码示例
探索性数据分析(EDA)是数据科学家用来分析和调查数据集并总结其主要特征的一种方法，通常采用数据可视化技术。我们可以说EDA是通过创建可视化和摘要来调查和理解数据集的过程。EDA是我们询问数据问题的一种方式，可以找出关于数据的所有信息，并理解它为什么是这样的(即识别趋势、模式、异常等)。
在这篇文章中我们介绍EDA中常用的9个图表，并且针对每个图表给出代码示例。
1、条形图/计数图
显示分类变量的分布。可视化数据集中每个类别的频率或计数。
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
data = sns.load_dataset('tips')
sns.countplot(x='day', data=data)
plt.title('Count of Tips by Day')
plt.show()关键字：
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