‫Content de te revoir.
‫Nous avons donc fait tout un tas de tracés jusqu'à présent, et ne vous inquiétez pas si vous êtes un peu confus en
‫ce moment, comme Daniel me montrant tous ces tracés, je regarde différents ensembles de données .
‫Eh bien, comment vais-je me souvenir de tout cela?
‫C'est bon, c'est très bien de se sentir comme ça.
‫Il va falloir un peu de pratique pour commencer à comprendre les différents types d'intrigues, ce que vous
‫devez utiliser, pour quelle intrigue.
‫Mais tout cela fait partie du processus, n'est-ce pas, c'est juste de s'entraîner un peu, d'essayer et
‫de l'essayer, de voir à quoi ça ressemble.
‫Est-ce que ça a du sens?
‫C'est pourquoi dans cette vidéo, nous allons faire un tracé similaire à ce que nous venons de voir auparavant sur l'ensemble de
‫données de vente de voitures sur un autre ensemble de données.
‫Essayons sur un autre ensemble de données.
‫Et si nous montons ici, nous avons une maladie cardiaque point C ASV, que nous avons déjà vue, qui est un ensemble de
‫données qui a différents paramètres de patients et s'ils ont ou non une maladie cardiaque.
‫Donc, importons cela comme la PD lit, voyez, dans la mesure où nous allons l'appeler, juste une maladie cardiaque.
‫Et donc la maladie cardiaque Dot C est très belle.
‫Maintenant, nous allons y jeter un coup d'œil juste pour nous assurer que nous savons ce qui se passe ne sera que les cinq premières
‫lignes, car environ 300 dans celle-ci.
‫Excellent.
‫Nous avons ces paramètres, nous les avons déjà vus et nous avons une colonne cible juste à la fin.
‫Donc, ce que nous pourrions faire, c'est créer un histogramme juste pour voir la distribution de la colonne d'âge.
‫Donc maladie cardiaque.
‫Âge.
‫Dot plot, dot haste, et nous pourrions juste voir le nombre par défaut de Binz, pouvez-vous vous rappeler
‫combien ce sera l'onglet shift?
‫Beenz va avoir dix ans.
‫Beau.
‫Nous allons donc en rester là.
‫D'ACCORD.
‫C'est donc là que nous commençons à voir cette courbe, n'est-ce pas ?
‫C'est cette distribution normale, c'est très courant.
‫Donc, nous obtenons en quelque sorte cette courbe ici, nous dirions que la plupart des patients se situent autour de cette ligne ici, disons peut-être à la
‫fin de la cinquantaine, au début des années 60, à peu près.
‫Et si on changeait le nombre de choses ?
‫Alors allons-y.
‫Binz est égal à 20.
‫OK, nous commençons à perdre un peu cette forme de courbe.
‫30.
‫Encore relativement, il commençait certainement à voir cette ligne plus prononcée ici à la fin des
‫années 50 là-bas.
‫Très jack jusqu'à 50 et voir ce qui se passe.
‫Très bien, donc cette forme est encore relativement présente.
‫Notre forme initiale que nous avons obtenue en n'ayant que 10 virages est assez cohérente tout au long.
‫Et peut-être que nous regarderions cela et que nous allions, OK, celui-ci est un peu aberrant.
‫Ce sont un peu une valeur aberrante.
‫Pourquoi sont-ils des valeurs aberrantes ?
‫Eh bien, parce qu'ils sont si loin du milieu.
‫Quand vous entendez le mot aberration, c'est un peu de cela qu'il s'agit.
‫En termes statistiques, il s'agit d'environ plus de trois écarts types de la principale.
‫Maintenant, bien sûr, cette définition changera en fonction des données avec lesquelles vous travaillez.
‫Mais c'est en quelque sorte une façon de le visualiser.
‫Revenons donc à 10.
‫Cela a l'air plutôt bien en ce moment.
‫Ce genre de visualisations des choses que vous faites chaque fois que vous traitez un nouvel ensemble de données.
‫Finissons.
‫Nous avons ce type de tracé de plus que nous n'avons pas examiné directement à partir d'un bloc de données.
‫C'est des intrigues secondaires.
‫Alors on va finir ça.
‫Nous irons maladie cardiaque ou tête.
‫OK, c'est notre bloc de données maintenant.
‫C'est ce que l'histogramme de chaque colonne dans un tracé.
‫Voyons comment nous traiterions cette maladie cardiaque.
‫Nous avons donc l'histogramme d'âge ici, mais créons-en un pour tous et vérifions le tracé de
‫la distribution des points ici.
‫Alors rappelez-vous, cela va directement de l'ensemble du cadre de données ici.
‫Nous avons sélectionné la colonne d'âge.
‫Ici.
‫Et peut-être que nous voulons des intrigues secondaires égales à vrai.
‫Cela a du sens parce que nous voulons tout mettre sur une seule parcelle.
‫Mot-clé.
‫OK, alors ça en fait peut-être partie si nous pouvions lire un peu.
‫Exemples.
‫C'est donc l'un de ces scénarios où si vous vouliez utiliser cette méthode et tout avoir sur une
‫seule parcelle, parce que le docteur n'a pas vraiment d'exemple pour tout mettre avec ces sous-parcelles, cela prendrait un peu
‫de recherche .
‫Donc, vous pourriez rechercher une question comme comment tracer un histogramme sur des sous-parcelles à partir du bloc de données d'un panda, puis
‫vous trouverez ce petit paramètre ici.
‫La seule raison pour laquelle je le sais, c'est parce que j'ai un peu d'expérience dans la planification de sous-parcelles à partir de trames de
‫données PANDAS.
‫Voyons donc à quoi cela ressemble.
‫Cela peut prendre un peu de temps car nous traçons 10 colonnes ou 15 colonnes environ.
‫Oh, ça n'a pas l'air très bien, n'est-ce pas ?
‫Nous avons des parcelles qui se chevauchent.
‫Nous avons des légendes partout.
‫Nous avons ces choses qui ne sont même pas à l'échelle pour peut-être que le réparer changera la grande taille.
‫Alors qu'est-ce qu'on veut ?
‫On veut de la largeur, de la hauteur, on veut que ce soit un peu plus haut.
‫Alors ça s'étire, ça s'étire parce qu'il n'y a pratiquement pas d'espace ici.
‫OK, ça a l'air un peu mieux, mais quand même.
‫Vous avez des colonnes comme celle-ci qui sont toutes regroupées ici, car ce qu'elles
‫font, c'est qu'elles utilisent la même échelle pour toutes, mais en réalité, elles ont toutes des mesures différentes.
‫Ce n'est pas très idéal, non ?
‫Cela peut fonctionner pour certains comme celui-ci, le cholestérol peut fonctionner pour cette colonne, mais cela ne fonctionne pas
‫du tout pour les autres.
‫Droit.
‫Tellement lent.
‫Je vais choisir Xang.
‫Alors, que pouvons-nous faire?
‫Eh bien, ce code fonctionne, mais ce n'est pas idéal.
‫Et il y a différentes échelles et c'est probablement un peu trop de choses pour que cette intrigue ait même un sens.
‫Mais c'est un bon Segway, cependant.
‫Nous avons maintenant couvert quelques tracés simples directement sur le bloc de données d'un panda.
‫Jetons un coup d'œil à la façon dont il réalise certaines visualisations en utilisant l'ancienne méthode pour se souvenir.
‫De retour dans une vidéo précédente, nous avons parlé de notre méthode, qui est les sous-intrigues.
‫Ne vous inquiétez pas si c'est déroutant.
‫Nous verrons dans une seconde.
‫Mais ce que nous avons utilisé jusqu'à présent, c'est de tracer directement à partir de pandas en utilisant la méthode sans état.
‫Donc en attendant, j'ai une pratique.
‫Continuez à utiliser l'intrigue, créez une autre intrigue avant de passer à la prochaine vidéo, et je vous verrai
‫là-bas.
‫Ou entraînez-vous à utiliser l'API matplotlib plus flexible et orientée objet directement avec les pandas.