データの可視化-回帰とプロット- - kharukaのブログ～お金と技術とキャリア～

TimeoutError: [WinError 10060] 接続済みの呼び出し先が一定の時間を過ぎても正しく応答しなかったため、接続できませんでした。または接続済みのホストが応答しなかったため、確立された接続は失敗しました。

During handling of the above exception, another exception occurred:

URLError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-5-22adfe3a2898> in <module>()
----> 1 tips=sns.load_dataset("tips")

3.2. 回避策

以下GitHub リポジトリからtips.csvをダウンロードし、jupyter notebookを起動しているフォルダにコピーします。

github.com

pandasをimportしてread.csvでtips.csvをDataFrameとして読み取ります。

import pandas as pd
tips=pd.read_csv('tips.csv')
tips.head()

Out:

   total_bill  tip sex smoker  day time    size
0  16.99  1.01   Female  No  Sun Dinner  2
1  10.34  1.66   Male    No  Sun Dinner  3
2  21.01  3.5    Male    No  Sun Dinner  3
3  23.68  3.31   Male    No  Sun Dinner  2
4  24.59  3.61   Female  No  Sun Dinner  4

3.3. sortが使えないため、sort_valuesを使用します。

sns.violinplot(y='tip_pect',x='size',data=tips.sort_values('size'),ax=axis2)

3.4. メモ

matplotlib上でseabornが動いているらしい。

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前提条件

データ解析の基礎 その3 目次

1. Seabornのインストール

2. ヒストグラム

3. カーネル密度推定

4. 分布の可視化

5. ボックスとプロットとバイオリンプロット

6. 回帰とプロット

7. ヒートマップとクラスタリング

回帰とプロット

1. コマンドプロンプトでJupyter Notebookを起動します。

2. 写経したソースコードはGitHub Repositoryを参照してください。

3. 補足

3.1. load_dataset('tips')が使えません。インターネットに接続しているはずなのに、、、

3.2. 回避策

3.3. sortが使えないため、sort_valuesを使用します。

3.4. メモ

参考：

データ解析の基礎その3 目次