想要洞察資料的價值，除了可以使用 像是Power BI或Tableau等 市面上的產品，來製作視覺化的圖表之外，Python生態系也有提供資料視覺化圖表的套件，其中之一就是Seaborn套件，讓開發人員能夠透過寫程式的方式來客製化建立資料視覺化圖表，這篇文章就以 Kaggle網站的線上銷售資料集( Online Sales Data ) 為例，簡單上手Seaborn套件的使用方式。 什麼是Seaborn？ Seaborn安裝方法 Seaborn連結CSV資料集 Seaborn建立資料視覺化圖表 一、什麼是Seaborn？ Seaborn是以Matplotlib為基礎建構的高階繪圖套件，透過封裝的方式，簡化圖表的設定語法，提升輸出的視覺化美感，並且支援結合Pandas資料分析套件，讓使用者能夠快速產製精美的資料視覺化圖表。 二、Seaborn安裝方法 安裝Seaborn套件非常簡單，開啟命令提示字元，利用pip指令就可以進行安裝，如下： $ pip install seaborn 三、Seaborn連結CSV資料集 Seaborn套件安裝好之後，就可以開啟專案引用 Pandas模組來讀取資料集，還有 Seaborn、Matplotlib模組來建立圖表，如下範例： import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt 接下來，利用Pandas模組來讀取 Kaggle網站的線上銷售資料集( Online Sales Data ) ，如下範例第7行 ： import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 讀取資料集 onlineSalesData_df = pd.read_csv('Online Sales Data.csv') 四、Seaborn建立資料視覺化圖表 有了資料集之後，使用Matplotlib的pyplot模組來設定圖表的大小，如下範例第10行 ： import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 讀取資料集 onlineSalesData_df...