Verteilungen: hist, kde und box
Die Form einer Variablen erkennen
Verteilungen: hist, kde und box ist eine kostenlose Data Science Academy-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 2 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Data Science Academy-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Data Science Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Die Form einer Spalte erkennen
Bevor Sie Mittelwerte betrachten, sehen Sie sich die gesamte Streuung an. Ein Diagramm der Verteilung zeigt, wie oft jeder Wert in einer einzelnen Spalte vorkommt.
Das Histogramm
Ein Histogramm ordnet Werte Intervallen zu und zeichnet für jedes einen Balken. Hohe Balken markieren Werte, die besonders häufig vorkommen.
sns.histplot(data=df, x="age")Intervalle verändern die Aussage
Zu wenige Intervalle verbergen Details, zu viele fügen Rauschen hinzu. Durch das Anpassen von bins bestimmen Sie, wie grob oder fein das Histogramm aussieht.
sns.histplot(data=df, x="age", bins=20)Eine glatte Kurve: KDE
Ein KDE-Diagramm zeichnet statt Balken eine glatte Kurve und schätzt die Dichte der Werte. So wird die Gesamtform auf einen Blick sichtbar.
sns.kdeplot(data=df, x="age")Histogramm und KDE gemeinsam
Sie möchten sowohl Balken als auch die glatte Linie sehen? Fügen Sie einem Histogramm kde=True hinzu, und seaborn legt die Kurve automatisch darüber.
sns.histplot(data=df, x="age", kde=True)Die Spitzen ablesen
Ein Hügel bedeutet einen einzelnen häufigen Wertebereich, zwei Hügel deuten auf zwei Gruppen hin. Die Anzahl der Spitzen weist oft auf verborgene Untergruppen in Ihren Daten hin.
Das Boxplot
Ein Boxplot fasst die Verteilung in fünf Zahlen zusammen: den Median, die mittlere Hälfte und die Reichweite der Daten.
sns.boxplot(data=df, y="income")Box und Whisker ablesen
Die Linie im Inneren ist der Median, die Box umfasst die mittleren 50 Prozent, und die Whisker reichen in Richtung der typischen Extremwerte.
Ausreißer sofort erkennen
Punkte außerhalb der Whisker werden als Ausreißer markiert. Boxplots lassen diese ungewöhnlichen Werte sofort ins Auge springen.
Gruppen nebeneinander vergleichen
Fügen Sie eine Kategorie auf der x-Achse hinzu, und das Boxplot wird nach Gruppe aufgeteilt. Nun können Sie die Einkommensstreuung für jedes Team gleichzeitig vergleichen.
sns.boxplot(data=df, x="team", y="income")Welches Diagramm wann?
Greifen Sie zu einem Histogramm oder einer KDE, um die Form zu erkennen, und zu einem Boxplot, um Gruppen zu vergleichen und Ausreißer schnell zu finden.
Kurzer Check
Sie möchten die Streuung über Kategorien hinweg vergleichen und Ausreißer erkennen.
Rückblick: Drei Ansichten einer Spalte
Sie können eine Spalte jetzt auf drei Arten lesen: Histogramme für Häufigkeiten, KDE für eine geglättete Form und Boxplots für Streuung und Ausreißer. 📈
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Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Verteilungen: hist, kde und box“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Verteilungen: hist, kde und box“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Data Science Academy-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Data Science Academy-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Was lerne ich in „Verteilungen: hist, kde und box“?
Die Form einer Variablen erkennen Du übst Data Science Academy mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um Data Science Academy zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. Data Science Academy auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 2 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „Verteilungen: hist, kde und box“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser Data Science Academy-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede Data Science Academy-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- Warum seaborn besser ist als reines matplotlib
- Verteilungen: hist, kde und box
- Beziehungen: Scatter- und Liniendiagramme
- Facets, Hue und Style