‫Bienvenido de nuevo.
‫Entonces, el último video que vimos trazando un diagrama de dispersión o figura directamente desde nuestro marco de datos de ventas de automóviles,
‫también vimos hacer un diagrama de líneas y hacer un poco de manipulación de datos, como agregar una columna de fecha y
‫crear una columna de ventas totales usando el método come some función.
‫¿Qué tal si miramos algunos otros tipos diferentes de gráficos de nuestros marcos de datos?
‫¿Qué tal un gráfico de barras?
‫Sí, es una buena idea.
‫Hagamos algunos datos en realidad, porque queremos seguir practicando todos estos diferentes tipos de formas
‫de trazar, crear datos y simplemente ver tantos ejemplos diferentes como podamos.
‫Entonces crearemos la variable X aquí.
‫Lo convertiremos en un marco de datos.
‫Entonces, IDF es igual a datos rápidos, las columnas del marco X equivalen a quién lo mantiene agradable y simple, solo obtenemos una b.
‫Vea estos maravillosos y echarán un vistazo a nuestro marco de datos, agradable y simple, por lo que
‫tenemos algunos valores aleatorios aquí entre cero y uno, parece, y cuatro columnas que son simplemente A, B,
‫C, D .
‫Ahora, para obtener un gráfico de barras, podemos hacerlo, pero hay una forma en que podemos hacerlo.
‫No traces el camino.
‫Este es nuestro día aquí.
‫Este es nuestro día para enmarcar, y esto solo dice, oye, DFG Plott, conviértelo en un gráfico de barras.
‫Veamos qué resulta ser esto.
‫Maravilloso.
‫Entonces esto tiene una leyenda aquí con A, B, C, D, y luego tenemos los diferentes valores para cada fila
‫diferente.
‫Entonces este es Rosero.
‫Podemos ver un cero punto cero seis.
‫Eso es bastante bajo aquí, pero D es cero coma nueve cinco.
‫Por lo tanto, es una manera fácil de hacer un gráfico de barras utilizando un marco de datos panorámico en algunas columnas
‫diferentes.
‫¿Qué tal si lo hacemos de otra manera?
‫Vamos, porque de nuevo, siempre hay muchas formas diferentes de hacer lo mismo con estas bibliotecas que hemos
‫estado viendo.
‫Entonces hice un complot.
‫¿Recuerda que con nuestro gráfico de dispersión teníamos este tipo de parámetro?
‫Bueno, puedes hacer lo mismo con un gráfico de barras porque el punto y coma de barras al final obtenemos exactamente el mismo
‫gráfico.
‫Estas son dos formas diferentes de escribir una barra.
‫También puede cambiar la variable tipo aquí.
‫¿Cual deberías usar?
‫Es una preferencia personal, pero para ser honesto, me muevo de un lado a otro dependiendo del tipo de gráfico
‫que estoy haciendo.
‫Pero solo les estoy mostrando esto.
‫Tienes una idea.
‫Si ves a estos dos en algún lugar salvaje, ya sabes, en realidad están haciendo lo mismo.
‫A continuación, usemos nuestros datos reales.
‫Así que ese era un gráfico ficticio, usemos el marco de datos de ventas de automóviles y hagamos un gráfico de barras para las ventas de automóviles.
‫Veámoslo de nuevo.
‫Siempre es bueno ver sus marcos de datos.
‫Este es el tipo de flujo de trabajo que atravesará cuando cree visualizaciones,
‫ya que estará revisando su diafragma, haciendo visualización, revisándolo, encuadrando, haciendo visualización y simplemente saltando
‫de un lado a otro.
‫Así que nunca tenga miedo, especialmente cuando esté trabajando en el inicio de un proyecto para seguir escribiendo
‫código, siga intentando comprender sus datos.
‫Entonces, quiere ventas de automóviles, diagrama de puntos, tal vez trazamos el odómetro frente a la marca en un gráfico de barras.
‫Podemos ver que tal vez la marca sea la X, por lo que tendremos la marca en la parte inferior y luego
‫el odómetro como la Y, así que veamos cuál resulta ser igual a la marca X.
‫Y queremos por qué va el odómetro a esos K. METRO. hermosas águilas amables, pero.
‫Aquí vamos.
‫Podemos ver buenas flechas aquí en la parte inferior.
‫Tenemos Toyota de diferentes marcas.
‫Eso es cuántos kilómetros hay en el odómetro, Honda y cuántos kilómetros hay en este este ejemplo.
‫Lo que podría ser una extensión es agruparlos, para averiguar cuál es la
‫lectura promedio del odómetro para cada marca diferente, eso sería algo así como consolidar autos de la misma marca y
‫luego promediar cuál es su odómetro.
‫Entonces, tal vez sea un poco de práctica que podrías intentar crear una columna adicional aquí
‫o algo así.
‫Pero pasemos a otro tipo de trama que hemos visto antes.
‫¿Qué hay de los histogramas?
‫Los histogramas son excelentes para visualizar distribuciones, por lo que eso es solo la propagación de datos.
‫Así que, por supuesto, tenemos tantas formas diferentes de hacerlo.
‫Entonces tenemos ventas de autos, odómetro.
‫Queremos visualizar la distribución de la parcela dominante aquí.
‫Esto es exactamente como lo vimos antes con Plot Bar, pero ahora estamos haciendo la mejor abreviatura de histograma.
‫Así que echaremos un vistazo a esto.
‫Bien, esa es la extensión de nuestros datos.
‫Este es ese tipo de curva de distribución normal alrededor de este tipo de rango, 25000 a 100000.
‫Y tenemos algunos aquí que están un poco fuera de la curva normal aquí.
‫Por lo tanto, esto podría considerarse un valor atípico debido a su altura.
‫Y si volvemos a nuestra tabla, nuestro marco de datos, podemos ver que en este Nissin, que
‫es este de aquí, tiene doscientos mil kilómetros en su odómetro, mientras que el resto de estos apenas se
‫acercan a los cien.
‫Así que eso tiene sentido intuitivamente con solo mirar esto.
‫Pero podría imaginarse que si tuviéramos quizás mil coches más con diferentes rangos de kilómetros, la mayoría de ellos
‫probablemente aparecerían en este rango si tuvieran una distribución similar a la que tenemos aquí.
‫Sí, ¿cuál es otra forma de hacerlo?
‫Entonces, si vamos a vender autos, haremos el mismo Grob aquí.
‫Mi hija K. METRO. , hermosa parcela.
‫Vamos a usar el parámetro kind aquí, kind eagles aquí y luego lo haremos allí.
‫Entonces, en el mismo gráfico, solo un poco diferente aquí, hemos usado un parámetro de tipo en
‫lugar del método DOT.
‫Entonces, una de las ventajas de usar el DOT aquí, aquí tiene un pequeño parámetro llamado Binz.
‫Ahora Binz que por defecto es 10.
‫Así que si se pregunta qué opiniones son estas columnas aquí.
‫Lo que hace un diagrama de histograma es que necesita una extensión de datos aquí.
‫Y luego los coloca en cubos, así que tenemos aquí uno, dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, nueve.
‫Por lo tanto, esto es por defecto 10 contenedores.
‫Si sus datos no caben en 10 contenedores de tamaño uniforme diferentes, es posible que ajuste el tamaño aquí.
‫Pero podemos hacerlo manualmente pasando un valor diferente a hest al parámetro bins.
‫Veamos eso en acción.
‫Vamos al diagrama de puntos.
‫No menos importante, vamos a cambiar contenedores.
‫Hagamos 20 lo duplicará.
‫Bien, entonces podemos decir que nos hemos perdido esa curva allí.
‫Ahora bien, ¿para qué es el valor más ideal?
‫Es como una exploración.
‫Eso es mucho de lo que es la ciencia de datos y el aprendizaje automático.
‫Es como probar cosas y ver qué funciona para que no se vean tan bien.
‫Creo que 10 es probablemente uno de los mejores valores.
‫Decenas, probablemente, está bien, bueno, solo tenemos diez muestras ahora, ¿qué estás buscando aquí?
‫Si está buscando una curva grande, recuerde cómo miramos la distribución normal.
‫Quiere intentar encontrar algo como esto con usted, histogramas, una curva como esta, si no puede encontrar la curva exacta
‫porque sus datos no se ajustan a esta curva exacta.
‫Eso no es un problema.
‫Se trata solo de tener una experiencia diferente y averiguar cuál es la cantidad más ideal de pines para
‫sus histogramas.
‫Está bien.
‫Así que hemos visto un histograma, hemos visto un gráfico de barras.
‫Hemos visto diagramas de dispersión, hemos visto diagramas de líneas en nuestro conjunto de datos de ventas de automóviles.
‫Intentemos hacer algo un poco similar, pero con otro conjunto de datos solo para asegurarnos de que
‫tenemos estos métodos al día.
‫Mientras tanto, practique un poco, haga un gráfico de barras, haga un histograma en el marco de datos de ventas
‫de automóviles y verá en el siguiente video, haremos algo similar con otro conjunto de datos.