‫Willkommen zurück.
‫Wir haben also bisher eine ganze Reihe von Plots erstellt, und keine Sorge, wenn Sie im Moment ein bisschen verwirrt sind,
‫so wie Daniel mir all diese Plots zeigt, schaue ich mir verschiedene Datensätze an .
‫Wie soll ich mir das alles merken?
‫Es ist in Ordnung, das ist völlig in Ordnung, sich so zu fühlen.
‫Es wird ein wenig Übung brauchen, um verschiedene Arten von Plots zu verstehen, was Sie verwenden
‫sollten, für welchen Plot.
‫Aber das ist alles Teil des Prozesses, richtig, man braucht nur ein wenig Übung, probiert es aus und probiert
‫es einfach aus, um zu sehen, wie es aussieht.
‫Macht das Sinn?
‫Aus diesem Grund werden wir in diesem Video einen ähnlichen Plot erstellen, wie wir ihn gerade zuvor
‫für den Autoverkaufsdatensatz eines anderen Datensatzes gesehen haben.
‫Versuchen wir es mit einem anderen Datensatz.
‫Und wenn wir hierher kommen, haben wir den Herzkrankheitspunkt C ASV, den wir bereits gesehen haben, ein Datensatz, der verschiedene
‫Parameter von Patienten enthält und ob sie eine Herzkrankheit haben oder nicht.
‫Lassen Sie uns das als PD-Lesung importieren, so weit wir es nennen werden, nur Herzkrankheiten.
‫Und so ist Herzkrankheit Dot C sehr schön.
‫Jetzt schauen wir uns das an, um sicher zu gehen, dass nur die ersten fünf Reihen passieren werden, da
‫ungefähr 300 in dieser sind.
‫Exzellent.
‫Wir haben diese Parameter, wir haben sie schon einmal gesehen und wir haben eine Zielspalte direkt am Ende.
‫Wir könnten also ein Histogramm erstellen, um nur die Verteilung der Altersspalte zu sehen.
‫Also Herzkrankheit.
‫Alter.
‫Dot plot, dot haste, und wir sehen vielleicht nur die Standardnummer von Binz. Können Sie sich erinnern, wie
‫viele das Tabulator verschieben werden?
‫Beenz wird zehn.
‫Wunderschönen.
‫Also belassen wir es dabei.
‫OK.
‫Hier beginnen wir also, diese Kurve zu sehen, oder?
‫Dies ist diese Normalverteilung, die sehr verbreitet ist.
‫Wir bekommen diese Kurve hier irgendwie hin, wir würden sagen, dass die meisten Patienten hier in der Nähe dieser Linie sind,
‫sagen vielleicht Ende der 50er, Anfang der 60er, ungefähr.
‫Was also, wenn wir die Anzahl der Dinge ändern?
‫So lass uns gehen.
‫Binz gleich 20.
‫OK, wir fangen an, diese Kurvenform ein wenig zu verlieren.
‫30.
‫Noch relativ, es gab hier definitiv Ende der 50er Jahre, diese ausgeprägtere Linie
‫zu sehen.
‫Heben Sie es auf bis zu 50 auf und sehen Sie, was passiert.
‫In Ordnung, diese Form ist also noch relativ da.
‫Unsere anfängliche Form, die wir aus nur 10 Kurven erhalten haben, ist durchweg konsistent.
‫Und vielleicht schauen wir uns das an und sagen: OK, das ist ein bisschen ein Ausreißer.
‫Diese sind ein kleiner Ausreißer.
‫Warum sind sie Ausreißer?
‫Nun, weil sie so weit von der Mitte entfernt sind.
‫Wenn Sie das Wort Ausreißer hören, ist dies in etwa gemeint.
‫Statistisch gesehen sind es mehr als drei Standardabweichungen vom Main.
‫Jetzt ändert sich diese Definition natürlich, je nachdem, mit welchen Daten gearbeitet wird.
‫Aber das ist eine Art, wie Sie es sich vorstellen können.
‫Kommen wir also zurück auf 10.
‫Das sieht jetzt ganz gut aus.
‫Diese Art von Visualisierungen der Dinge, die Sie tun, wenn Sie mit einem neuen Datensatz arbeiten.
‫Machen wir Schluss.
‫Wir haben diesen einen weiteren Plottyp, den wir nicht direkt von einem Datenrahmen aus betrachtet haben.
‫Das sind Nebenhandlungen.
‫Also machen wir das fertig.
‫Wir gehen Herzkrankheit oder Kopf.
‫OK, das ist jetzt unser Datenrahmen.
‫Das ist das Histogramm jeder einzelnen Spalte in einem Diagramm.
‫Mal sehen, wie wir diese Herzkrankheit machen würden.
‫Wir haben hier also das Altershistogramm, aber lassen Sie uns einfach eines für all diese erstellen
‫und das Verteilungspunktdiagramm hier überprüfen.
‫Denken Sie also daran, dass dies nur direkt vom gesamten Datenrahmen hier oben geht.
‫Wir haben die Altersspalte ausgewählt.
‫Hier.
‫Und vielleicht wollen wir, dass Nebenhandlungen gleich wahr sind.
‫Das macht Sinn, weil wir alles auf eine Handlung bringen wollen.
‫Stichwort.
‫OK, das ist vielleicht ein Teil davon, wenn wir ein bisschen nachlesen könnten.
‫Beispiele.
‫Dies ist also eines dieser Szenarien, in denen, wenn Sie diese Methode anwenden und alles auf einem Plot
‫haben möchten, da die Doktorarbeit nicht wirklich ein Beispiel dafür hat, alles mit diesen Nebenhandlungen zu vereinen, dies ein wenig
‫Recherche erfordern würde .
‫Sie könnten also eine Frage nachschlagen, wie ein Histogramm auf Subplots aus dem Datenrahmen eines Pandas gezeichnet wird, und dann finden
‫Sie diesen kleinen Parameter hier.
‫Ich weiß es nur, weil ich ein wenig Erfahrung mit der Planung von Subplots aus PANDAS-Datenrahmen
‫habe.
‫Mal sehen, wie das aussieht.
‫Kann eine Weile dauern, weil wir ungefähr 10 oder 15 Spalten zeichnen.
‫Oh, das sieht nicht sehr gut aus, oder?
‫Wir haben überlappende Plots.
‫Wir haben überall Legenden.
‫Wir haben diese Dinge nicht einmal maßstabsgetreu, vielleicht ändert sich die große Größe, wenn sie repariert werden.
‫Was wollen wir also?
‫Wir wollen Breite, Höhe, wir wollen, dass es etwas höher ist.
‫Es dehnt es also aus, weil es hier kaum Platz hat.
‫OK, das sieht ein bisschen besser aus, aber immerhin.
‫Sie haben Spalten wie diese, die hier einfach alle zusammengewürfelt sind,
‫weil sie für alle dieselbe Skala verwenden, aber in Wirklichkeit haben diese alle unterschiedliche Maße.
‫Das ist nicht sehr ideal, oder?
‫Für einige wie diese mag es funktionieren, Cholesterin könnte für diese Spalte funktionieren, aber für die anderen
‫funktioniert es überhaupt nicht.
‫Rechts.
‫So langsam.
‫Ich wähle Xang.
‫Also was können wir tun?
‫Nun, dieser Code wird ausgeführt, aber er ist nicht ideal.
‫Und es gibt verschiedene Skalen und es passiert wahrscheinlich ein bisschen zu viel, als dass diese Handlung überhaupt sinnvoll wäre.
‫Aber das ist ein guter Segway.
‫Jetzt haben wir ein paar einfache Plots direkt im Datenrahmen eines Pandas behandelt.
‫Sehen wir uns an, wie einige Visualisierungen mit der alten Erinnerungsmethode erstellt werden.
‫In einem früheren Video haben wir über unsere Methode gesprochen, die Nebenhandlungen sind.
‫Machen Sie sich keine Sorgen, wenn es verwirrend ist.
‫Wir schauen gleich nach.
‫Aber was wir bisher verwendet haben, ist das Plotten direkt von Pandas mit der zustandslosen Methode.
‫Inzwischen habe ich also eine Praxis.
‫Benutze weiterhin den Plot, erstelle einen eigenen Plot, bevor wir zum nächsten Video kommen, und wir sehen uns
‫dort.
‫Oder üben Sie die Verwendung der flexibleren, objektorientierten Matplotlib-API direkt mit Pandas.