‫欢迎回来｡
‫所以我们看到的最后一个视频绘制了一个散点图, 或者直接从我们的汽车销售数据框中计算出来｡
‫我们还看到了绘制折线图和进行一些数据操作, 例如添加一个日期列和使用come
‫some函数创建一个总销售额列｡
‫但是, 我们从我们的数据框架中看几个不同的其他类型的图怎么样？
‫条形图怎么样？
‫好主意｡
‫让我们来做一些数据, 因为我们想继续练习各种不同的绘图方法, 创建数据,
‫并尽可能多地看到不同的例子｡
‫所以我们在这里创建一个X变量｡
‫我们把它变成一个数据框｡
‫所以我们想让def等于payed, 一个数据帧x列, 等于, 我们会保持它很好很简单｡
‫我们只会得到一个b｡
‫C D太棒了｡
‫现在我们来看看我们的数据框架, 简单明了｡
‫我们这里有一些0到1之间的随机值, 看起来像, 四列就是简单的A, B, C,
‫D｡
‫现在要得到一个条形图, 我们可以用一种方法来做｡
‫点图｡
‫点酒吧｡
‫这是我们的DFA｡
‫这是我们的数据帧｡
‫而这只是说, 嘿, DFA图｡
‫把它做成一个条形图｡
‫让我们看看这是什么结果｡
‫好极了｡
‫这里有一个图例, 其中有A､ B､ C､ D, 然后我们得到了每一行的不同值｡
‫这是第0行｡
‫我们可以看到a是0｡ 06.
‫这里的值很低, 但D是0｡ 95.
‫所以它是正确的和高｡
‫这是一个简单的方法来制作一个条形图使用熊猫数据帧和几个不同的列｡
‫我们换个方式怎么样？
‫我们走吧｡
‫因为, 对于我们所看到的这些库, 总是有许多不同的方法来做同样的事情｡
‫所以走到哪都要搞阴谋｡
‫还记得我们散点图中有这样参数吗
‫你也可以用同样的方法来处理条形图, 在最后加上分号, 我们得到的是完全一样的图｡
‫这是两种不同的方法, 您可以热条形图｡
‫您也可以在这里变更种类变数｡
‫您应该使用哪一个？
‫这是我个人的喜好, 但老实说, 我会根据我画的图的类型来回切换,
‫但我只是给你们看这个｡
‫如果你在野外看到这两种动物, 你就会知道, 它们其实在做同样的事情｡
‫接下来出什么事了？
‫让我们使用实际数据｡
‫所以那是个假阴谋｡
‫让我们使用汽车销售数据框并制作一个条形图｡
‫什么汽车销售？
‫让我们再看一遍｡
‫查看数据框总是很好的｡
‫这就是您在创建可视化时要经历的工作流, 您需要检查数据框､
‫创建可视化､ 检查数据框､ 创建可视化, 然后不断地来回跳转｡
‫所以不要害怕, 特别是当你在项目开始的时候, 只是不停地写代码,
‫不停地试图理解你的数据｡
‫所以我们需要汽车销售点图｡
‫也许我们可以把多米诺骨牌和制造商画成一个条形图｡
‫我们可以看到, make可能是x, 所以我们沿着底部有make, 然后里程表是y｡
‫让我们看看结果是什么｡
‫等于X制造商｡
‫然后我们想让y等于里程表输入错误｡
‫真漂亮｡
‫种类等于酒吧｡
‫我们走吧｡
‫我们可以在底部看到很好的箭头｡
‫我们有不同的丰田品牌, 这是里程表上的公里数｡
‫本田, 这是这个例子中的公里数｡
‫什么一个有点扩展可能是分组这些在一起, 以找出什么平均里程表阅读是为每个不同的使｡
‫这就像是把同一品牌的汽车合并起来, 然后平均它们的里程表｡
‫也许这是一个小练习, 你可以在这里创建一个额外的列或类似的东西｡
‫但让我们继续看另一种我们以前见过的情节｡
‫直方图呢？
‫直方图对于可视化分布非常有用, 所以这只是数据的分布｡
‫当然, 我们有很多不同的方法｡
‫所以我们有汽车销售, 里程表｡
‫我们希望可视化里程表图的分布｡
‫是的, 这就像我们之前在Plot Bar中看到的一样, 但现在我们做得最好｡
‫这是直方图的照片｡
‫我们来看看这个｡
‫这就是我们数据的分布｡
‫这是一种正态分布曲线, 在25000到100000之间｡
‫现在, 我们这里有一些, 它们有点超出了正常曲线｡
‫因此, 这可能被视为离群值, 因为它是如此之高｡
‫如果我们回到我们的表格, 我们的数据框架, 我们可以看到,
‫在这辆日产, 就是这里的这辆, 它的里程表上有20万公里, 而其他的这些都勉强接近100公里｡
‫从直觉上看, 这是有道理的｡
‫但你可以想象, 如果我们有一千多辆不同里程的车, 它们中的大多数可能会出现在这个范围内,
‫如果它们的分布和我们这里得到的相似的话｡
‫是的, 我知道
‫还有什么别的办法呢？
‫所以如果我们去卖汽车, 我们也会在这里做同样的事情｡
‫我不想抓他们｡
‫漂亮的情节｡
‫我们在这里使用kind参数｡
‫善良等于历史, 然后我们就在那里做｡
‫同样的图表, 只是这里有一点不同｡
‫我们使用了kind参数, 而不仅仅是点hist方法｡
‫使用点历史的一个优点是它有一个小参数, 叫做, 现在的bin, 默认值是10｡
‫如果你想知道垃圾箱是什么, 这里有这些柱子｡
‫直方图所做的是将数据分布在这里｡
‫然后把它们装进桶里｡
‫所以我们到了这里｡
‫一二三四五六七八九｡
‫默认情况下, 这是10个bin｡
‫如果您的数据无法放入10个大小均匀的不同媒体夹中, 则可能会在此处调整大小｡
‫但是我们可以通过向bins参数传递一个不同的hist值来手动执行此操作｡
‫让我们来看看它的实际效果｡
‫我们走吧｡
‫阴谋嘶嘶作响｡
‫我们要换个箱子｡
‫我们做20个吧｡
‫我们会加倍｡
‫好吧, 我会的
‫所以我们可以说我们错过了那条曲线｡
‫那么, 奔驰最理想的价值是什么呢？
‫就像是一次探险｡
‫这就是数据科学和机器学习的大部分内容｡
‫这是一种尝试的东西, 看看什么工作｡
‫所以这些看起来不是很好｡
‫我认为10实际上可能是最好的值之一｡
‫可能没问题｡
‫好吧, 我们现在只有10个样品了｡
‫你在这里找什么？
‫你在找一个大弯道｡
‫记得我们是怎么看正态分布的吗？
‫你要试着用你的直方图找到这样的东西, 一条这样的曲线｡
‫如果你因为数据不符合这条曲线而找不到精确的曲线, 那也不是问题｡
‫这只是一个不同的尝试, 并找出什么是最理想的数量的柱为您的直方图｡
‫好吧, 我会的
‫我们在汽车销售数据集上看到了直方图､ 条形图､ 散点图和折线图｡
‫让我们试着做一些类似的事情, 但是用另一个数据集来确保我们已经把这些方法弄清楚了｡
‫在此期间, 请做一点练习, 制作一个条形图, 在汽车销售数据框架上制作一个直方图,
‫我们将在下一个视频中再见｡
‫我们将对另一个数据集做类似的操作｡