‫Bem vindo de volta.
‫Então, o último vídeo que vimos traçando um gráfico de dispersão ou figura diretamente de nosso quadro de dados de vendas de
‫carros, também vimos fazer um gráfico de linha e um pouco de manipulação de dados, como adicionar uma coluna de data
‫e criar uma coluna de vendas totais usando o vem algum função.
‫Que tal olharmos para alguns outros tipos diferentes de gráficos de nossos quadros de dados?
‫Que tal um gráfico de barras?
‫Sim, é uma boa ideia.
‫Vamos fazer alguns dados, na verdade, porque queremos apenas continuar praticando todos esses diferentes tipos de formas
‫de plotar, criar dados e apenas ver o máximo de exemplos diferentes que pudermos.
‫Então, vamos criar a variável X aqui.
‫Vamos transformá-lo em um quadro de dados.
‫Assim, IDF é igual a dados rápidos, colunas de quadro X são iguais a quem mantém tudo bonito e simples, nós apenas obtemos a b.
‫Veja estes maravilhosos e eles darão uma olhada em nosso quadro de dados, bom e simples, então
‫temos alguns valores aleatórios aqui entre zero e um, parece, e quatro colunas que são simplesmente A, B,
‫C, D .
‫Agora, para obter um gráfico de barras, podemos fazer, mas há uma maneira de fazê-lo.
‫Não trace o caminho.
‫Este é o nosso dia aqui.
‫Este é o nosso dia para enquadrar, e isso significa apenas dizer, ei, DFG Plott, faça um gráfico de barras.
‫Vamos ver o que acontece.
‫Maravilhoso.
‫Então, isso tem uma legenda aqui com A, B, C, D, e então temos os diferentes valores para cada linha
‫diferente.
‫Então, este é Rosero.
‫Podemos ver um zero vírgula zero seis.
‫Isso é bastante baixo aqui, mas D é zero vírgula nove cinco.
‫Portanto, é uma maneira fácil de fazer um gráfico de barras usando um quadro de dados pan em algumas colunas
‫diferentes.
‫Que tal fazermos de uma maneira diferente?
‫Vamos lá, porque, novamente, sempre há muitas maneiras diferentes de fazer a mesma coisa com essas bibliotecas que
‫temos visto.
‫Então eu fiz um enredo.
‫Lembra-se de como, com nosso gráfico de dispersão, tivemos esse parâmetro de tipo?
‫Bem, você pode fazer o mesmo com um tipo de gráfico de barra, porque o ponto-e-vírgula de barra no final obtemos exatamente o mesmo
‫gráfico.
‫Existem duas maneiras diferentes de escrever um compasso.
‫Você também pode alterar a variável de tipo aqui.
‫Qual você deve usar?
‫É uma preferência pessoal, mas para ser honesto, eu meio que vou para a frente e para trás dependendo do tipo de
‫gráfico que estou fazendo.
‫Mas estou apenas mostrando isso.
‫Você tem uma ideia.
‫Se você vir esses dois soltos em algum lugar, sabe, eles estão realmente fazendo a mesma coisa.
‫E a seguir, vamos usar nossos dados reais.
‫Então esse foi um gráfico fictício, vamos usar o quadro de dados das vendas de carros e fazer um gráfico de barras para as vendas de carros.
‫Vamos ver novamente.
‫É sempre bom ver seus quadros de dados.
‫Este é o tipo de fluxo de trabalho pelo qual você passará quando estiver
‫criando visualizações, já que estará checando seu diafragma, fazendo visualização, checando, enquadrando, fazendo visualização e simplesmente continuar
‫pulando para frente e para trás.
‫Portanto, nunca tenha medo, especialmente quando estiver trabalhando no início de um projeto para apenas continuar escrevendo o
‫código, continue tentando entender seus dados.
‫Então você quer vendas de carros, gráfico de pontos, talvez nós representemos o hodômetro versus a marca em um gráfico de barras.
‫Podemos ver que talvez a marca seja o X, então teremos o make ao longo da parte inferior e o hodômetro
‫como o Y, então vamos ver o que acaba sendo igual a X marca.
‫E queremos por que vai odômetro para aqueles K. M. lindas águias gentis, mas.
‫Aqui vamos nós.
‫Podemos ver boas setas aqui na parte inferior.
‫Temos diferentes marcas Toyota.
‫É quantos quilômetros estão no hodômetro, Honda e quantos quilômetros estão neste exemplo.
‫O que poderia ser uma extensão seria agrupá-los, para descobrir qual é
‫a leitura média do hodômetro para cada marca diferente, seria algo como consolidar carros da mesma marca e então
‫calcular a média de seu hodômetro.
‫Então, talvez seja uma prática que você possa tentar criar uma coluna extra aqui ou
‫algo parecido.
‫Mas vamos prosseguir para outro tipo de trama que vimos antes.
‫Que tal histogramas?
‫Os histogramas são ótimos para visualizar distribuições, então isso é apenas a disseminação de dados.
‫Portanto, temos, é claro, muitas maneiras diferentes de fazer isso.
‫Então temos vendas de carros, hodômetro.
‫Queremos visualizar a distribuição do gráfico dominante aqui.
‫É exatamente como vimos antes com a barra de plotagem, mas agora estamos criando os melhores hesters para histograma.
‫Então, vamos dar uma olhada nisso.
‫OK, então essa é a disseminação de nossos dados.
‫Este é aquele tipo de curva de distribuição normal em torno deste tipo de intervalo, 25.000 a 100.000.
‫E temos alguns aqui que estão um pouco fora da curva normal aqui.
‫Portanto, isso pode ser considerado um valor atípico devido à sua altura.
‫E se voltarmos para a nossa mesa, nosso quadro de dados, podemos ver que neste
‫Nissin, que é este aqui, tem duzentos mil quilômetros em seu hodômetro contra o resto deles mal
‫riscando os cem.
‫Então isso faz sentido intuitivamente só de olhar para isso.
‫Mas você pode imaginar se tivéssemos talvez mais mil carros com todas as diferentes faixas de quilômetros, a
‫maioria deles provavelmente apareceria nesta faixa se tivessem distribuição semelhante à que temos aqui.
‫Sim, qual é a outra maneira de fazer isso?
‫Então, se formos vender carros, faremos o mesmo Grob aqui.
‫Minha filha, K. M. , lindo enredo.
‫Vamos usar o parâmetro kind aqui, kind eagles 'aqui e então faremos lá.
‫Portanto, mesmo gráfico, apenas um pouco diferente aqui, usamos um parâmetro kind em vez de apenas
‫o método DOT.
‫Então, uma das vantagens de usar o DOT aqui, ele tem um pequeno parâmetro aqui chamado Binz.
‫Agora Binz que por padrão é 10.
‫Então, isto se você está se perguntando quais são as opiniões dessas colunas aqui.
‫O que um gráfico de histograma faz é uma distribuição de dados aqui.
‫E então os coloca em latas, então temos aqui um, dois, três, quatro, cinco, seis, sete, oito, nove.
‫Portanto, por padrão, são 10 caixas.
‫Se seus dados não couberem em 10 compartimentos de tamanhos diferentes, ele pode ajustar o tamanho aqui.
‫Mas podemos fazer isso manualmente, passando um valor diferente para hest para o parâmetro bins.
‫Então, vamos ver isso em ação.
‫Vamos plot plot.
‫Não menos importante, vamos mudar as caixas.
‫Vamos fazer 20 para dobrar.
‫OK, então podemos dizer que meio que perdemos essa curva aqui.
‫Agora, para que é o valor mais ideal?
‫É como uma exploração.
‫Isso é muito do que ciência de dados e aprendizado de máquina são.
‫É uma espécie de experimentar as coisas e ver o que funciona, então elas não parecem tão boas.
‫Acho que 10 é provavelmente um dos melhores valores.
‫Dezenas, provavelmente, tudo bem, bem, temos apenas dez amostras agora, o que você está procurando aqui?
‫Se você está procurando uma grande curva, lembra como olhamos para a distribuição normal?
‫Você quer tentar encontrar algo assim com você, histogramas, uma curva como esta, se você não conseguir encontrar a curva exata
‫porque seus dados não se ajustam a essa curva exata.
‫Isso não é problema.
‫É apenas uma questão de experimentar e descobrir qual é o número ideal de pinos para
‫seus histogramas.
‫Tudo bem.
‫Então, vimos um histograma, vimos um gráfico de barras.
‫Vimos gráficos de dispersão, gráficos de linhas em nosso conjunto de dados de vendas de carros.
‫Vamos tentar fazer algo um pouco semelhante, mas com outro conjunto de dados, apenas para ter certeza de
‫que temos esses métodos corretos.
‫Enquanto isso, pratique um pouco, faça um gráfico de barras, faça um histograma no quadro de dados de vendas
‫de carros e você verá no próximo vídeo, faremos algo semelhante com outro conjunto de dados.