‫Willkommen zurück.
‫Im letzten Video, das wir gesehen haben, haben
‫wir ein Streudiagramm oder eine Zahl direkt aus
‫unserem Autoverkaufsdatenrahmen gezeichnet Funktion.
‫Wie wäre es, wenn wir uns ein paar andere Arten von Diagrammen aus unseren Datenrahmen ansehen?
‫Wie wäre es mit einem Balkendiagramm?
‫Ja, das ist eine gute Idee.
‫Lassen Sie uns tatsächlich ein paar Daten erstellen, weil wir einfach weiterhin all diese verschiedenen Arten von
‫Plotten, Erstellen von Daten und einfach so viele verschiedene Beispiele wie möglich üben möchten.
‫Also erstellen wir hier eine X-Variable.
‫Wir werden es in einen Datenrahmen verwandeln.
‫IDF entspricht also schnellen Daten, Frame X-Spalten bedeutet, wer es schön und einfach hält, wir bekommen nur ein b.
‫Sehen Sie sich diese wunderbaren an und sie werden einen Blick auf unseren Datenrahmen werfen, schön und einfach, also haben
‫wir hier einige zufällige Werte zwischen null und eins, wie es aussieht, und vier Spalten, die einfach nur A, B, C,
‫D sind .
‫Um ein Balkendiagramm zu erhalten, können wir das tun, aber es gibt eine Möglichkeit.
‫Zeichne den Weg nicht.
‫Dies ist unser Tag hier.
‫Dies ist unser Tag zum Einrahmen, und das heißt nur, hey, DFG Plott, mach es zu einem Balkendiagramm.
‫Mal sehen, was sich daraus ergibt.
‫Wunderbar.
‫Das hat hier also eine Legende mit A, B, C, D, und dann haben wir die unterschiedlichen Werte für jede unterschiedliche
‫Zeile.
‫Das ist Rosero.
‫Wir können einen Nullpunkt null sechs sehen.
‫Das ist hier ziemlich niedrig, aber D ist null Komma neun fünf.
‫Es ist also eine einfache Möglichkeit, ein Balkendiagramm mit einem Pan-Datenrahmen in ein paar verschiedenen Spalten zu
‫erstellen.
‫Wie wäre es, wenn wir es anders machen?
‫Lassen Sie uns gehen, denn auch hier gibt es immer viele verschiedene Möglichkeiten, mit diesen Bibliotheken, die wir uns angesehen haben,
‫dasselbe zu tun.
‫Also habe ich einen Plot gemacht.
‫Erinnern Sie sich, wie wir bei unserem Streudiagramm einen solchen Parameter hatten?
‫Nun, Sie können das gleiche mit einer Art Balkendiagramm machen, da wir am Ende des Balkens Semikolon genau das gleiche Diagramm
‫erhalten.
‫Dies sind zwei verschiedene Möglichkeiten, wie Sie einen Balken schreiben können.
‫Sie können hier auch die Variable kind ändern.
‫Welches sollten Sie verwenden?
‫Es ist eine persönliche Präferenz, aber um ehrlich zu sein, blättere ich hin und her, je nachdem, welche Art von
‫Grafik ich erstelle.
‫Aber ich zeige dir das nur.
‫Sie haben eine Idee.
‫Wenn Sie diese beiden irgendwo in freier Wildbahn sehen, wissen Sie, dass sie wirklich dasselbe tun.
‫Als nächstes verwenden wir unsere tatsächlichen Daten.
‫Das war also ein Dummy-Plot. Verwenden wir den Autoverkaufsdatenrahmen und erstellen Sie ein Balkendiagramm für den Autoverkauf.
‫Sehen wir es uns noch einmal an.
‫Immer gut, Ihre Datenrahmen anzuzeigen.
‫Dies ist die Art von Workflow, den Sie beim Erstellen von Visualisierungen durchlaufen,
‫da Sie Ihr Diaphragma überprüfen, eine Visualisierung erstellen, auschecken, einrahmen, eine Visualisierung erstellen und einfach immer
‫wieder hin und her springen.
‫Haben Sie also keine Angst, besonders wenn Sie am Anfang eines Projekts arbeiten, um einfach nur Code zu schreiben, und
‫versuchen Sie weiterhin, Ihre Daten zu verstehen.
‫Sie möchten also Autoverkäufe, Dotplot, vielleicht stellen wir den Kilometerzähler gegen die Marke in einem Balkendiagramm dar.
‫Wir können sehen, dass die Marke vielleicht das X ist, also haben wir die Marke entlang des Bodens und dann den
‫Kilometerzähler als das Y, also sehen wir uns an, was sich als X-Make herausstellt.
‫Und wir wollen, warum es Kilometerzähler zu diesen K. M. schöne freundliche Adler, aber.
‫Na, bitte.
‫Wir können hier unten gute Pfeile sehen.
‫Wir haben verschiedene Toyota-Marken.
‫So viele Kilometer stehen auf dem Tacho, Honda und wie viele Kilometer stehen auf diesem Beispiel.
‫Eine kleine Erweiterung könnte sein, diese
‫zusammenzufassen, um herauszufinden, wie der durchschnittliche Kilometerstand für jede einzelne
‫Marke abgelesen wird.
‫Vielleicht ist das also eine kleine Übung, die Sie versuchen könnten, hier eine zusätzliche Spalte oder so
‫etwas zu erstellen.
‫Aber lassen Sie uns zu einer anderen Art von Handlung übergehen, die wir zuvor gesehen haben.
‫Wie wäre es mit Histogrammen?
‫Histogramme eignen sich hervorragend zum Visualisieren von Verteilungen, das ist also nur die Verteilung der Daten.
‫Wir haben natürlich so viele verschiedene Möglichkeiten, dies zu tun.
‫Also haben wir Autoverkäufe, Kilometerzähler.
‫Wir wollen hier die Verteilung des dominanten Plots visualisieren.
‫Dies ist genau so, wie wir es zuvor bei Plot Bar gesehen haben, aber jetzt machen wir Hester, kurz für Histogramm.
‫Also schauen wir uns das an.
‫OK, das ist die Verbreitung unserer Daten.
‫Dies ist diese Art von Normalverteilungskurve um diesen Bereich von 25.000 bis 100.000.
‫Und wir haben hier ein paar, die hier etwas außerhalb dieser normalen Kurve liegen.
‫Dies kann aufgrund seiner Höhe als Ausreißer angesehen werden.
‫Und wenn wir zu unserem Tisch, unserem Datenrahmen, zurückkehren, können wir sehen, dass bei
‫diesem Nissin, der hier dieser ist, zweihunderttausend Kilometer auf dem Tacho stehen, während der Rest kaum
‫gegen hundert kratzt.
‫Das macht also intuitiv Sinn, wenn man sich das nur anschaut.
‫Aber Sie können sich vorstellen, wenn wir vielleicht tausend mehr Autos mit allen unterschiedlichen Kilometern hätten, würden die meisten
‫von ihnen wahrscheinlich in dieser Reichweite erscheinen, wenn sie eine ähnliche Verteilung hätten wie hier.
‫Ja, wie kann man es anders machen?
‫Wenn wir also Autoverkäufe machen, machen wir hier den gleichen Grob.
‫Meine Tochter K. M. , schönes Grundstück.
‫Wir werden hier den kind-Parameter verwenden, hier kind eagles' und dann dort.
‫Dieselbe Grafik, nur ein bisschen anders hier, wir haben einen kind-Parameter und nicht nur
‫die DOT-Methode verwendet.
‫Einer der Vorteile der Verwendung des DOT hier ist, dass er hier einen kleinen Parameter namens Binz hat.
‫Jetzt Binz, das ist standardmäßig 10.
‫Dies ist also, wenn Sie sich fragen, welche Meinungen diese Spalten hier haben.
‫Was ein Histogrammdiagramm tut, ist, dass hier eine Datenverteilung erforderlich ist.
‫Und dann packt sie sie in Mülleimer, also haben wir hier eins, zwei, drei, vier, fünf, sechs, sieben, acht,
‫neun.
‫Dies sind also standardmäßig 10 Bins.
‫Wenn Ihre Daten nicht in 10 verschiedene Behälter mit gleichmäßiger Größe passen, kann die Größe hier angepasst werden.
‫Aber wir können dies manuell tun, indem wir einen anderen Wert an hest an den bins-Parameter übergeben.
‫Sehen wir uns das also in Aktion an.
‫Kommen wir zum Punktplot.
‫Nicht zuletzt werden wir die Behälter wechseln.
‫Lassen Sie uns 20 tun, wird es verdoppeln.
‫OK, wir können also sagen, dass wir diese Kurve dort irgendwie verpasst haben.
‫Was ist nun der ideale Wert?
‫Es ist eine Art Erkundung.
‫Das ist vieles, was Data Science und maschinelles Lernen ausmacht.
‫Es geht darum, Dinge einfach auszuprobieren und zu sehen, was funktioniert, damit sie nicht wirklich gut aussehen.
‫Ich denke, 10 ist wahrscheinlich einer der besten Werte.
‫Zehn, wahrscheinlich, in Ordnung, nun, wir haben jetzt nur zehn Proben, wonach suchen Sie hier?
‫Wenn Sie nach einer großen Kurve suchen, erinnern Sie sich beispielsweise daran, wie wir die Normalverteilung betrachtet haben.
‫Sie möchten versuchen, so etwas mit Ihnen zu finden, Histogramme, eine Kurve wie diese, wenn Sie keine genaue Kurve finden
‫können, weil Ihre Daten nicht zu dieser genauen Kurve passen.
‫Das ist kein Problem.
‫Es geht nur darum, einen anderen Weg zu gehen und herauszufinden, welche Anzahl von Pins für Ihre Histogramme am besten
‫geeignet ist.
‫Gut.
‫Wir haben also ein Histogramm gesehen, wir haben ein Balkendiagramm gesehen.
‫Wir haben Streudiagramme und Liniendiagramme in unserem Datensatz für Autoverkäufe gesehen.
‫Versuchen wir, etwas Ähnliches zu tun, aber mit einem anderen Datensatz, nur um sicherzustellen, dass wir diese
‫Methoden einigermaßen im Griff haben.
‫In der Zwischenzeit also ein wenig üben, ein Balkendiagramm erstellen, ein Histogramm auf dem Autoverkaufsdatenrahmen erstellen und Sie
‫werden im nächsten Video sehen, dass wir etwas Ähnliches mit einem anderen Datensatz machen.