‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫วิดีโอที่แล้วที่เราเห็นกำลังวางแผนแผนภาพแบบกระจายหรือคำนวณโดยตรงจากกรอบข้อมูลการขายรถยนต์ของเรา
‫เรายังเห็นการสร้างพล็อตเส้นและจัดการข้อมูลเล็กน้อย เช่น การเพิ่มคอลัมน์วันที่ และสร้างคอลัมน์ยอดขายทั้งหมดโดยใช้ฟังก์ชัน
‫come
‫แต่แล้วเราจะดูพล็อตประเภทอื่นๆ สองสามแบบจาก data frames ของเราล่ะ?
‫แล้วกราฟแท่งล่ะ?
‫ใช่ นั่นเป็นความคิดที่ดี
‫มาสร้างข้อมูลกันเถอะ เพราะเราต้องการแค่ฝึกฝนวิธีการวางแผน สร้างข้อมูล
‫และดูตัวอย่างต่างๆ ให้มากที่สุดเท่าที่เราจะทำได้
‫เราจะสร้างตัวแปร X ที่นี่
‫เราจะไปแปลงเป็นกรอบข้อมูล
‫ดังนั้นเราต้องการ def เท่ากับจ่าย dataframe x คอลัมน์เท่ากับเราจะทำให้มันดีและเรียบง่าย
‫เราก็จะได้ a b
‫ซีดี วิเศษ.
‫และตอนนี้เรามาดู data frame ของเรากันดีกว่า
‫เราจึงได้ค่าสุ่มที่นี่ระหว่างศูนย์ถึงหนึ่ง ดูเหมือนว่า และสี่คอลัมน์ที่ง่ายเพียง
‫A, B, C, D
‫เพื่อให้ได้กราฟแท่ง เราทำได้ด้วยวิธีเดียว
‫พล็อตจุด
‫แถบจุด
‫นี่คือ DFA ของเราที่นี่
‫นี่คือดาต้าเฟรมของเรา
‫และนี่ก็แค่บอกว่า เฮ้ พล็อต DFA
‫ให้เป็นกราฟแท่ง
‫มาดูกันว่าเรื่องนี้จะเป็นอย่างไร
‫มหัศจรรย์.
‫นี่จึงมีตำนานเกี่ยวกับ A, B, C, D แล้วเราก็มีค่าต่างกันสำหรับแต่ละแถวที่ต่างกัน
‫นี่ก็คือแถวศูนย์
‫เราจะเห็นว่า a เป็น 0 06.
‫มันค่อนข้างต่ำตรงนี้ แต่ D เป็น 0 95.
‫ดังนั้นมันจึงถูกต้องและสูง
‫นั่นเป็นวิธีที่ง่ายในการสร้างกราฟแท่งโดยใช้ดาต้าเฟรมแพนด้าและคอลัมน์ที่แตกต่างกันสองสามคอลัมน์
‫แล้วเราจะทำแบบอื่นได้อย่างไร?
‫ไปกันเถอะ.
‫เพราะอีกครั้ง มีวิธีต่างๆ มากมายในการทำสิ่งเดียวกันกับไลบรารีเหล่านี้ที่เราเคยดูมา
‫ดังนั้นไปต้องทำพล็อต
‫โปรดจำไว้ว่าด้วยกราฟกระจายของเรา เรามีพารามิเตอร์ประเภทนี้
‫คุณก็ทำได้เหมือนกันกับกราฟแท่งแบบแท่ง ใส่เครื่องหมายอัฒภาคต่อท้ายเราจะได้พล็อตแบบเดียวกัน
‫นี่เป็นสองวิธีที่แตกต่างกันในการทำให้กราฟแท่งร้อน
‫คุณยังสามารถเปลี่ยนตัวแปรชนิดได้ที่นี่
‫คุณควรใช้อันไหน?
‫เป็นความชอบส่วนบุคคล แต่พูดตามตรง ฉันพลิกกลับไปกลับมา ขึ้นอยู่กับว่าฉันกำลังสร้างกราฟประเภทใด
‫แต่ฉันจะแสดงให้คุณเห็น
‫คุณก็เลยมีความคิดว่าถ้าคุณเห็นสองคนนี้อยู่ในป่าที่ไหนสักแห่ง คุณรู้ไหม พวกเขากำลังทำสิ่งเดียวกันจริงๆ
‫จะเป็นอย่างไรต่อไป?
‫ลองใช้ข้อมูลจริงของเรา
‫นั่นเป็นพล็อตเรื่องสมมติ
‫ลองใช้กรอบข้อมูลการขายรถยนต์และสร้างกราฟแท่ง
‫ขายรถอะไร?
‫มาดูกันใหม่ครับ
‫ดีเสมอที่จะดูกรอบข้อมูลของคุณ
‫นี่คือเวิร์กโฟลว์ประเภทหนึ่งที่คุณจะต้องดำเนินการเมื่อคุณสร้างการแสดงข้อมูล
‫เนื่องจากคุณจะตรวจสอบ dataframe ของคุณ สร้างภาพข้อมูล ตรวจสอบกรอบข้อมูลของคุณ สร้างภาพ
‫และเพียงแค่ข้ามไปมา
‫ดังนั้นอย่ากลัวเลย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณกำลังทำงานในช่วงเริ่มต้นของโครงการเพื่อเขียนโค้ดต่อไป
‫พยายามทำความเข้าใจข้อมูลของคุณต่อไป
‫เราเลยอยากได้จุดขายรถ
‫บางทีเราอาจพล็อตโดมิโนกับการสร้างในกราฟแท่ง
‫เราเห็นได้ว่าบางทียี่ห้อนั้นอาจจะเป็น x เราก็เลยสร้างตามด้านล่างแล้ววัดระยะทางเป็น
‫y
‫มาดูกันว่าจะเป็นอย่างไร
‫เท่ากับ X ทำให้
‫แล้วเราต้องการให้ y เท่ากับการสะกดผิดของเครื่องวัดระยะทาง
‫สวยงาม.
‫ชนิด เท่ากับ บาร์
‫เราจะไปที่นั่น.
‫เราสามารถเห็นลูกศรที่ดีอยู่ด้านล่าง
‫เรามีความแตกต่างกันทำให้โตโยต้ามีระยะทางบนมาตรวัดระยะทางกี่กิโลเมตร
‫ฮอนด้า นั่นคือกี่กิโลเมตรในตัวอย่างนี้
‫สิ่งที่อาจเป็นไปได้อีกเล็กน้อยคือการจัดกลุ่มสิ่งเหล่านี้เข้าด้วยกันเพื่อค้นหาว่าค่าที่อ่านได้จากมาตรวัดระยะทางโดยเฉลี่ยสำหรับแต่ละยี่ห้อที่แตกต่างกันคืออะไร
‫นั่นจะเหมือนกับการรวมรถยี่ห้อเดียวกันเข้าด้วยกันแล้วหาค่าเฉลี่ยว่ามาตรระยะทางของพวกมันคืออะไร
‫นั่นอาจเป็นวิธีฝึกนิดหน่อย ที่คุณลองสร้างคอลัมน์พิเศษตรงนี้หรืออะไรประมาณนั้น
‫แต่เรามาดูโครงเรื่องประเภทอื่นที่เราเคยเห็นกันก่อนดีกว่า
‫ฮิสโตแกรมเป็นอย่างไร?
‫ฮิสโตแกรมเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการแสดงภาพการแจกแจง นั่นเป็นเพียงการกระจายข้อมูลเท่านั้น
‫แน่นอนว่าเรามีหลายวิธีที่จะทำได้
‫เราก็เลยได้รถมา, มาตรระยะทาง.
‫เราต้องการเห็นภาพการกระจายของพล็อตมาตรระยะทาง
‫ใช่ มันเหมือนกับที่เราเห็นก่อนหน้านี้กับ Plot Bar แต่ตอนนี้เราทำได้สูงที่สุดแล้ว
‫นี่คือช็อตนี้สำหรับฮิสโตแกรม
‫เราจะดูเรื่องนี้กัน
‫นั่นคือการแพร่กระจายของข้อมูลของเรา
‫นี่คือเส้นโค้งการกระจายตัวแบบปกติรอบช่วงแบบนี้, 25000 ถึง 100000
‫ทีนี้ เรามีสองสามอันตรงนี้ ซึ่งอยู่นอกเส้นโค้งปกตินั่นนิดหน่อย
‫ดังนั้นนี่อาจถือเป็นค่าผิดปกติเนื่องจากความสูง
‫และถ้าเรากลับมาที่ตารางของเรา กรอบข้อมูลของเรา เราจะเห็นได้ว่าที่ Nissan
‫คันนี้ ซึ่งอยู่ที่นี้ มีระยะทาง 200,000 กิโลเมตร เทียบกับส่วนที่เหลือแทบจะไม่ถึง 100
‫แล้ว
‫ดังนั้นการมองดูสิ่งนี้จึงสมเหตุสมผลโดยสัญชาตญาณ
‫แต่คุณสามารถจินตนาการได้ว่าเราอาจมีรถอีกเป็นพันคันที่มีระยะทางต่างกันทั้งหมด ส่วนใหญ่น่าจะปรากฏในช่วงนี้
‫ถ้าพวกมันมีการกระจายตัวคล้ายกับสิ่งที่เรามีที่นี่
‫ใช่.
‫วิธีอื่นในการทำคืออะไร?
‫ดังนั้นถ้าเราไปขายรถ เราจะทำแบบเดียวกันที่นี่
‫ฉันไม่ต้องการที่จะจับมัน
‫พล็อตที่สวยงาม
‫เราจะใช้พารามิเตอร์ชนิดที่นี่
‫ชนิดเท่ากับ hist แล้วเราจะทำมันที่นั่น
‫กราฟเดียวกัน ต่างกันนิดหน่อยตรงนี้
‫เราใช้พารามิเตอร์ kind มากกว่าแค่วิธี dot hist
‫ข้อดีอย่างหนึ่งของการใช้ dot hist มันมีพารามิเตอร์เล็กๆ น้อยๆ ที่เรียกว่า bins now bins
‫โดยค่าเริ่มต้นคือ 10
‫นี่คือถ้าคุณสงสัยว่าถังขยะคืออะไร มันคือคอลัมน์เหล่านี้ตรงนี้
‫สิ่งที่พล็อตฮิสโตแกรมทำคือใช้การกระจายข้อมูลที่นี่
‫แล้วเทลงในถังขยะ
‫ดังนั้นเราจึงมาที่นี่
‫หนึ่ง สอง สาม สี่ ห้า หก เจ็ด แปด เก้า
‫ดังนั้นนี่คือถังสิบถังตามค่าเริ่มต้น
‫หากข้อมูลของคุณไม่พอดีกับถังขยะที่มีขนาดเท่ากัน 10 ช่อง ระบบอาจปรับขนาดที่นี่
‫แต่เราสามารถทำได้ด้วยตนเองโดยส่งค่าอื่นไปยัง hist ไปยังพารามิเตอร์ bins
‫ลองดูว่าในการดำเนินการ
‫ไปกันเถอะ.
‫พล็อตดังลั่น
‫เรากำลังจะเปลี่ยนถังขยะ
‫มาทำ 20 กัน
‫เราจะเพิ่มเป็นสองเท่า
‫ตกลง.
‫เราก็เลยบอกว่าเราพลาดโค้งนั่นไป
‫แล้วราคาที่เหมาะที่สุดสำหรับรถเบนซ์คืออะไร?
‫มันเหมือนกับการสำรวจ
‫นั่นคือสิ่งที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องเป็น
‫เป็นการลองทำสิ่งต่าง ๆ และดูว่าสิ่งใดใช้ได้ผล
‫ดังนั้นสิ่งเหล่านี้จึงดูไม่ค่อยดีนัก
‫ฉันคิดว่าสิบอาจเป็นหนึ่งในค่าที่ดีที่สุด
‫มันคงไม่เป็นไร
‫ตอนนี้เรามีตัวอย่างเพียงสิบตัวอย่างเท่านั้น
‫คุณกำลังมองหาอะไรที่นี่?
‫คุณกำลังมองหาโค้งขนาดใหญ่
‫จำได้ไหมว่าเราดูการกระจายตัวแบบปกติอย่างไร?
‫คุณต้องการลองหาสิ่งนี้ด้วยฮิสโตแกรมของคุณ เส้นโค้งแบบนี้
‫และถ้าคุณไม่สามารถหาเส้นโค้งที่แน่นอนได้เนื่องจากข้อมูลของคุณไม่พอดีกับเส้นโค้งที่แน่นอนนี้ นั่นก็ไม่ใช่ปัญหา
‫เป็นเพียงการสร้างความแตกต่างและหาจำนวนถังขยะที่เหมาะสมที่สุดสำหรับฮิสโตแกรมของคุณ
‫ไม่เป็นไร.
‫เราได้เห็นฮิสโตแกรมแล้ว เราเห็นกราฟแท่ง เราเคยเห็นแผนภาพแบบกระจาย เราเคยเห็นแผนภูมิเส้นบนชุดข้อมูลยอดขายรถยนต์ของเรา
‫ลองทำอะไรที่คล้ายคลึงกันเล็กน้อย แต่กับชุดข้อมูลอื่นเพื่อให้แน่ใจว่าเราได้ใช้วิธีเหล่านี้แล้ว
‫ในระหว่างนี้ ฝึกฝนสักหน่อย ทำกราฟแท่ง สร้างฮิสโตแกรมบนกรอบข้อมูลการขายรถยนต์
‫แล้วพบกันใหม่ในวิดีโอหน้า
‫เราจะทำสิ่งที่คล้ายกันกับชุดข้อมูลอื่น