‫Welkom terug.
‫Dus de laatste video die we zagen toen we een scatterplot of figuur rechtstreeks uit ons gegevensframe voor autoverkoop zagen, zagen
‫we ook een lijnplot maken en een beetje gegevensmanipulatie doen, zoals het toevoegen van een datumkolom en het maken
‫van een totale verkoopkolom met behulp van de come some functie.
‫Wat als we kijken naar een paar verschillende andere soorten plots uit onze dataframes?
‫Wat dacht je van een staafdiagram?
‫Ja, dat is een goed idee.
‫Laten we wat data gaan maken, want we willen gewoon blijven oefenen met al deze verschillende manieren
‫van plotten, data creëren en gewoon zoveel mogelijk verschillende voorbeelden zien als we kunnen.
‫Dus we zullen hier een X-variabele maken.
‫We gaan er een dataframe van maken.
‫Dus IDF is gelijk aan snelle gegevens, frame X-kolommen zijn gelijk aan wie het lekker simpel houdt, we krijgen gewoon een b.
‫Zie deze prachtig en ze zullen ons dataframe bekijken, mooi en eenvoudig, dus we hebben hier enkele
‫willekeurige waarden tussen nul en één, zo lijkt het, en vier kolommen die gewoon simpel zijn A, B,
‫C, D .
‫Nu, om een staafdiagram te krijgen, kunnen we doen, maar er is één manier waarop we het kunnen doen.
‫Stippel het pad niet uit.
‫Dit is onze dag hier.
‫Dit is onze dag om in te kaderen, en dit is gewoon zeggen, hé, DFG Plott, maak er een staafdiagram van.
‫Laten we eens kijken wat dit blijkt te zijn.
‫Prachtig.
‫Dus dit heeft hier een legende met A, B, C, D, en dan hebben we de verschillende waarden voor elke verschillende
‫rij.
‫Dit is dus Rosero.
‫We kunnen een nulpunt nul zes zien.
‫Dat is hier vrij laag, maar D is nul komma negen vijf.
‫Het is dus helemaal bovenaan als een gemakkelijke manier om een staafdiagram te maken met behulp van een pan-gegevensframe in een paar verschillende
‫kolommen.
‫Zullen we het op een andere manier doen?
‫Laten we gaan, want nogmaals, er zijn altijd veel verschillende manieren om hetzelfde te doen met deze bibliotheken waar we
‫naar hebben gekeken.
‫Dus ik maakte een plot.
‫Weet je nog hoe we met onze spreidingsgrafiek deze soort parameter hadden?
‫Welnu, je kunt hetzelfde doen met een soort staafdiagram, want de puntkomma van de staaf aan het einde krijgen we exact dezelfde
‫plot.
‫Dit zijn twee verschillende manieren waarop u een balk kunt schrijven.
‫U kunt hier ook de soort variabele wijzigen.
‫Welke moet je gebruiken?
‫Het is persoonlijke voorkeur, maar om eerlijk te zijn, blader ik een beetje heen en weer, afhankelijk van wat voor soort grafiek ik
‫aan het maken ben.
‫Maar ik laat je dit gewoon zien.
‫Je hebt een idee.
‫Als je deze twee ergens in het wild ziet, weet je, ze doen eigenlijk gewoon hetzelfde.
‫Hoe zit het nu, laten we onze actuele gegevens gebruiken.
‫Dus dat was een dummy-plot, laten we het dataframe voor autoverkopen gebruiken en een staafdiagram maken voor autoverkopen.
‫Laten we het nog eens bekijken.
‫Altijd goed om uw dataframes te bekijken.
‫Dit is het soort workflow waar je doorheen gaat als je visualisaties
‫maakt, omdat je je middenrif controleert, visualisaties maakt, het bekijkt, kadert, visualisaties maakt en gewoon
‫heen en weer blijft springen.
‫Wees dus nooit bang, vooral wanneer u aan het begin van een project werkt om gewoon code te blijven schrijven,
‫te blijven proberen uw gegevens te begrijpen.
‫Dus je wilt autoverkopen, dot plot, misschien plotten we de kilometerteller versus het merk in een staafdiagram.
‫We kunnen zien dat het merk misschien de X is, dus we hebben het merk langs de onderkant en dan de kilometerteller als
‫de Y, dus laten we eens kijken wat dat blijkt te zijn, is gelijk aan X merk.
‫En we willen waarom gaat de kilometerteller naar die K. M. mooie soort adelaars, maar.
‫Daar gaan we.
‫We kunnen hier goede pijlen over de bodem zien.
‫We hebben verschillende merken Toyota.
‫Dat is hoeveel kilometers er op de teller staan, Honda en hoeveel kilometers staan er op dit voorbeeld.
‫Wat een beetje een uitbreiding zou kunnen zijn, is om deze te groeperen, om erachter
‫te komen wat de gemiddelde kilometerstand is voor elk verschillend merk, dat zou zoiets zijn als het consolideren van auto's van hetzelfde merk
‫en vervolgens het gemiddelde van hun kilometerteller.
‫Dus misschien is dat een beetje een oefening dat je zou kunnen proberen om hier een extra kolom te maken
‫of iets dergelijks.
‫Maar laten we verder gaan met een ander type plot dat we eerder hebben gezien.
‫Hoe zit het met histogrammen?
‫Histogrammen zijn geweldig voor het visualiseren van distributies, dus dat is alleen de verspreiding van gegevens.
‫Dus we hebben natuurlijk evenveel verschillende manieren om het te doen.
‫Dus we hebben autoverkopen, kilometerteller.
‫We willen hier de verdeling van de dominante plot visualiseren.
‫Dit is precies zoals we eerder zagen met Plot Bar, maar nu doen we hest hesters kort voor histogram.
‫Hier gaan we dus naar kijken.
‫OK, dus dat is de verspreiding van onze gegevens.
‫Dit is dat soort normale verdelingscurve rond dit soort bereik, 25000 tot 100000.
‫En we hebben er hier een paar die een beetje buiten die normale curve liggen.
‫Dit kan dus als een uitbijter worden beschouwd vanwege hoe hoog het is.
‫En als we terugkomen op onze tabel, ons dataframe, kunnen we een beetje zien dat
‫deze Nissin, die hier hier is, tweehonderdduizend kilometer op de teller heeft, terwijl de rest amper naar
‫de honderd krabbelt.
‫Dus dat is logisch als je hier intuïtief naar kijkt.
‫Maar je kunt je voorstellen dat als we misschien nog duizend auto's hadden met alle verschillende kilometerbereiken, de meeste waarschijnlijk
‫in dit bereik zouden verschijnen als ze een vergelijkbare distributie hadden als wat we hier
‫hebben.
‫Ja, wat is een andere manier om het te doen?
‫Dus als we auto gaan verkopen, maken we hier dezelfde Grob.
‫Mijn dochter, k. M. , mooi perceel.
‫We gaan hier de parameter soort gebruiken, soort adelaars hier en dan doen we het daar.
‫Dus dezelfde grafiek, alleen een beetje anders hier, we hebben een soort parameter gebruikt in plaats van
‫alleen de DOT-methode.
‫Dus een van de voordelen van het gebruik van de DOT hier, het heeft een kleine parameter hier genaamd Binz.
‫Nu Binz dat standaard 10 is.
‫Dus dit is als je je afvraagt welke meningen het zijn deze kolommen hier.
‫Wat een histogramplot doet, is dat hier een spreiding van gegevens nodig is.
‫En dan emmers ze in bakken, dus we zijn hier een, twee, drie, vier, vijf, zes, zeven, acht, negen.
‫Dit zijn dus standaard 10 bakken.
‫Als uw gegevens niet in 10 bakken van gelijke grootte passen, kan het formaat hier worden aangepast.
‫Maar we kunnen dat handmatig doen door een andere waarde aan hest door te geven aan de parameter bins.
‫Dus laten we dat in actie zien.
‫Laten we een puntplot gaan doen.
‫Niet in de laatste plaats gaan we de bakken verwisselen.
‫Laten we 20 doen, verdubbelt het.
‫Oké, dus we kunnen zeggen dat we die curve daar een beetje hebben gemist.
‫Wat is nu de meest ideale waarde voor?
‫Het is een soort verkenning.
‫Dat is veel van wat data science en machine learning is.
‫Het is gewoon dingen uitproberen en kijken wat werkt, zodat ze er niet zo geweldig uitzien.
‫Ik denk dat 10 eigenlijk waarschijnlijk een van de beste waarden is.
‫Tientallen, waarschijnlijk, goed, we hebben nu maar tien monsters, wat zoek je hier?
‫Als je op zoek bent naar een grote curve, weet je nog hoe we naar de normale verdeling keken?
‫U wilt proberen om iets als dit met u te vinden, histogrammen, een curve als deze, als u de exacte curve niet
‫kunt vinden omdat uw gegevens niet in deze exacte curve passen.
‫Dat is geen probleem.
‫Het gaat erom dat u het anders probeert en uitzoekt wat het meest ideale aantal pinnen voor uw
‫histogrammen is.
‫Oke.
‫Dus we hebben een histogram gezien, we hebben een staafdiagram gezien.
‫We hebben scatterplots gezien, we hebben lijnplots gezien op onze autoverkoopdataset.
‫Laten we proberen iets soortgelijks te doen, maar met een andere dataset om er zeker van te zijn dat we deze methoden
‫min of meer onder controle hebben.
‫Dus in de tussentijd, oefen een beetje, maak een staafdiagram, maak een histogram op het dataframe van de autoverkoop en
‫je zult in de volgende video zien dat we iets soortgelijks doen met een andere dataset.