‫Content de te revoir.
‫Ainsi, la dernière vidéo que nous avons vue tracer un nuage de points ou un chiffre directement à partir de notre cadre de données sur les
‫ventes de voitures, nous avons également vu créer un graphique linéaire et faire un peu de manipulation de données, comme ajouter une colonne de
‫date et créer une colonne de ventes totales en utilisant le come some fonction.
‫Que diriez-vous d'examiner quelques autres types de tracés à partir de nos blocs de données ?
‫Que diriez-vous d'un graphique à barres?
‫Ouais, c'est une bonne idée.
‫Créons des données en fait, car nous voulons continuer à pratiquer tous ces différents types de manières
‫de tracer, de créer des données et de voir autant d'exemples différents que possible.
‫Nous allons donc créer une variable X ici.
‫Nous allons le transformer en un bloc de données.
‫Ainsi, IDF équivaut à des données rapides, les colonnes du cadre X sont égales à qui les garde agréables et simples, nous obtenons juste un b.
‫Voyez-les merveilleux et ils jetteront un œil à notre bloc de données, agréable et simple, nous avons donc ici
‫des valeurs aléatoires entre zéro et un, on dirait, et quatre colonnes qui ne sont que simples A, B,
‫C, D .
‫Maintenant, pour obtenir un graphique à barres, nous pouvons le faire, mais il y a une façon de le faire.
‫Ne tracez pas le chemin.
‫C'est notre journée ici.
‫C'est notre journée pour encadrer, et cela veut juste dire, hé, DFG Plott, fais-en un graphique à barres.
‫Voyons ce que cela devient.
‫Merveilleux.
‫Cela a donc une légende ici avec A, B, C, D, puis nous avons les différentes valeurs pour chaque ligne
‫différente.
‫Voici donc Rosero.
‫Nous pouvons voir un zéro virgule zéro six.
‫C'est assez bas ici, mais D vaut zéro virgule neuf cinq.
‫Il s'agit donc d'un moyen simple de créer un graphique à barres à l'aide d'un cadre de données panoramique dans quelques colonnes
‫différentes.
‫Et si on faisait autrement ?
‫Allons-y, car encore une fois, il y a toujours de nombreuses façons différentes de faire la même chose avec ces bibliothèques que
‫nous avons examinées.
‫J'ai donc fait un complot.
‫Rappelez-vous comment, avec notre graphique en nuage de points, nous avions ce type de paramètre ?
‫Eh bien, vous pouvez faire la même chose avec un type de graphique à barres car un point-virgule à la fin nous donne exactement le même
‫tracé.
‫Ce sont deux manières différentes d'écrire une barre.
‫Vous pouvez également modifier la variable kind ici.
‫Lequel devriez-vous utiliser?
‫C'est une préférence personnelle, mais pour être honnête, je fais des allers-retours en fonction du type de graphique
‫que je fais.
‫Mais je te montre juste ça.
‫Vous avez une idée.
‫Si vous voyez ces deux-là dans la nature quelque part, vous savez, ils font vraiment la même chose.
‫Et maintenant, utilisons nos données réelles.
‫C'était donc un graphique fictif, utilisons le cadre de données des ventes de voitures et créons un graphique à barres pour les ventes de voitures.
‫Regardons-le à nouveau.
‫Toujours bon de visualiser vos trames de données.
‫C'est le genre de flux de travail que vous suivrez lorsque vous créerez
‫des visualisations, car vous vérifierez votre diaphragme, effectuerez une visualisation, le vérifierez, encadrerez, effectuerez une visualisation et
‫continuerez à sauter d'avant en arrière.
‫N'ayez donc jamais peur, surtout lorsque vous travaillez au début d'un projet pour continuer à écrire du code, continuez
‫à essayer de comprendre vos données.
‫Donc, vous voulez des ventes de voitures, un tracé de points, peut-être que nous traçons le compteur kilométrique par rapport à la marque dans un graphique à barres.
‫Nous pouvons voir que la marque sera peut-être le X, nous aurons donc la marque en bas, puis l'odomètre en tant
‫que Y, alors voyons ce que cela s'avère être égal à la marque X.
‫Et nous voulons pourquoi il va au compteur à ces K. M. beaux aigles gentils, mais.
‫On y va.
‫Nous pouvons voir de bonnes flèches ici en bas.
‫Nous avons différentes marques Toyota.
‫C'est combien de kilomètres sont sur le compteur kilométrique, Honda et combien de kilomètres sont sur cet exemple.
‫Ce que pourrait être une extension, c'est de les regrouper, de déterminer quelle est la
‫lecture moyenne du compteur kilométrique pour chaque marque différente, ce serait quelque chose comme consolider les voitures de la même marque, puis
‫faire la moyenne de leur compteur kilométrique.
‫Alors peut-être que c'est un peu une pratique que vous pourriez essayer de créer une colonne supplémentaire ici ou quelque
‫chose comme ça.
‫Mais passons à un autre type d'intrigue que nous avons déjà vu.
‫Et les histogrammes ?
‫Les histogrammes sont parfaits pour visualiser les distributions, il ne s'agit donc que de la propagation des données.
‫Nous avons donc, bien sûr, autant de façons différentes de le faire.
‫Donc on a des ventes de voitures, un compteur kilométrique.
‫Nous voulons visualiser ici la distribution de la parcelle dominante.
‫C'est exactement comme nous l'avons vu auparavant avec Plot Bar, mais maintenant nous faisons des hesters abrégés pour histogramme.
‫Nous allons donc jeter un œil à cela.
‫OK, c'est donc la diffusion de nos données.
‫C'est ce genre de courbe de distribution normale autour de ce genre de plage, de 25 000 à 100 000.
‫Et nous en avons quelques-uns ici qui sont un peu en dehors de cette courbe normale ici.
‫Cela pourrait donc être considéré comme une valeur aberrante en raison de sa hauteur.
‫Et si nous revenons à notre table, notre base de données, nous pouvons en quelque sorte voir qu'à ce
‫Nissin, qui est celui-ci ici, a deux cent mille kilomètres sur son compteur kilométrique alors que le reste d'entre eux se rapproche
‫à peine de cent.
‫Donc, ce genre de sens a du sens intuitivement juste en regardant cela.
‫Mais vous pouvez imaginer que si nous avions peut-être un millier de voitures de plus avec toutes les plages de kilomètres différentes, la plupart
‫d'entre elles apparaîtraient probablement dans cette plage si elles avaient une répartition similaire à celle que nous avons
‫ici.
‫Ouais, quelle est une autre façon de le faire?
‫Donc si on va vendre des voitures, on fera le même Grob ici.
‫Ma fille, K. M. , belle parcelle.
‫Nous allons utiliser le paramètre kind ici, kind eagles' ici, puis nous le ferons là.
‫Donc même graphique, juste un peu différent ici, nous avons utilisé un paramètre kind plutôt que simplement
‫la méthode DOT.
‫Donc, l'un des avantages d'utiliser le DOT ici, il a un petit paramètre ici appelé Binz.
‫Maintenant, Binz est 10 par défaut.
‫Voilà donc si vous vous demandez quelles opinions il s'agit de ces colonnes ici.
‫Ce qu'un tracé d'histogramme fait, c'est qu'il faut une répartition des données ici.
‫Et puis les seaux dans des bacs, nous en avons donc ici un, deux, trois, quatre, cinq, six, sept, huit,
‫neuf.
‫Il s'agit donc par défaut de 10 bacs.
‫Si vos données ne rentrent pas dans 10 bacs différents de taille égale, la taille peut être ajustée ici.
‫Mais nous pouvons le faire manuellement en passant une valeur différente à heest au paramètre bins.
‫Voyons donc cela en action.
‫Allons-y par points.
‫Enfin, nous allons changer de bacs.
‫Faisons 20 va doubler.
‫OK, donc nous pouvons dire que nous avons en quelque sorte raté cette courbe là.
‫Maintenant, quelle est la valeur la plus idéale ?
‫C'est un peu comme une exploration.
‫C'est en grande partie ce qu'est la science des données et l'apprentissage automatique.
‫Il s'agit simplement d'essayer des choses et de voir ce qui fonctionne pour qu'elles ne soient pas vraiment géniales.
‫Je pense que 10 est en fait probablement l'une des meilleures valeurs.
‫Des dizaines, probablement, d'accord, eh bien, nous n'avons que dix échantillons maintenant, que cherchez-vous ici ?
‫Si vous recherchez une grande courbe, rappelez-vous comment nous avons examiné la distribution normale ?
‫Vous voulez essayer de trouver quelque chose comme ça avec vous, des histogrammes, une courbe comme celle-ci, si vous ne pouvez pas trouver de courbe
‫exacte parce que vos données ne correspondent pas à cette courbe exacte.
‫Ce n'est pas un problème.
‫Il s'agit simplement d'essayer différemment et de déterminer quel est le nombre de broches le plus idéal pour
‫vos histogrammes.
‫D'accord.
‫Nous avons donc vu un histogramme, nous avons vu un graphique à barres.
‫Nous avons vu des nuages de points, nous avons vu des tracés linéaires sur notre ensemble de données sur les ventes de voitures.
‫Essayons de faire quelque chose d'un peu similaire, mais avec un autre ensemble de données juste pour nous assurer que nous avons
‫en quelque sorte compris ces méthodes.
‫En attendant, entraînez-vous un peu, faites un graphique à barres, faites un histogramme sur la trame de données des ventes de voitures et
‫vous verrez dans la vidéo suivante, nous ferons quelque chose de similaire avec un autre ensemble de données.