‫お帰りなさい｡
‫それで､ これまで一通りのプロッティングを行いました｡
‫また､ 「ダニエル､ このプロットを全部見せてよ」というような､ ちょっとした混乱があっても気にしないでください｡
‫いろいろなデータを見ている｡
‫さて､ どうやってこのことを思い出せばいいのだろう｡
‫大丈夫です｡
‫そんな風に思っても全然構わないんです｡
‫プロットの種類を理解し始めるには､ 少し練習が必要です｡ 何を使うべきか､ どのプロットを使うべきか｡
‫4つです｡
‫でも､ それも含めてのことでしょう？
‫ちょっと練習して､ やってみて､ どんな風に見えるかを確認するだけでいいんです｡
‫これって､ 意味があるんでしょうか？
‫そこで､ このビデオでは､ 以前に見た自動車販売データセットと同じようなプロットを､
‫別のデータセットで行ってみます｡
‫別のデータセットで試してみて､ ここに出てくるなら
‫心臓病､ HSV､ これは以前見たことがありますが､ 患者さんと心臓病かどうかのパラメータが異なるデータセットです｡
‫では､ それをPDと呼んでいるCSVで心臓病だけを読み込んでみましょう｡
‫そうして､ 私たちは行くのです｡
‫心臓病ドットCはとても美しい｡
‫では､ 念のため見てみましょう｡
‫まあ､ 300くらいだから､ 最初の5列をあげよう｡
‫そして､ この1枚｡
‫素晴らしい｡
‫このようなパラメータがあります｡
‫以前も見たことがあるし､ ターゲット欄も端っこにある｡
‫そこで､ 年齢欄の分布を見るために､ ヒストグラムを作成することが考えられます｡
‫だから心臓病｡
‫年齢
‫Dot plot Dotがヒスって､ デフォルトのビン数が表示されるだけかもしれません｡
‫それがいくつになるか､ 覚えていますか？
‫シフトタブビンは10個になる予定です｡
‫美しい｡
‫というわけで､ この辺にしておきます｡
‫なるほど｡
‫ここで､ その曲線が見えてきたわけですね｡
‫これがその正規分布です｡
‫ごく一般的なことです｡
‫つまり､ このカーブを描いているわけです｡
‫ほとんどの患者さんが周りにいると言っていいでしょう｡
‫それは､ こちらのセリフです｡
‫だから､ 50年代後半から60年代前半くらいかな｡
‫では､ ビンの数を変えたらどうでしょうか｡
‫では､ 行ってみましょう｡
‫Binsは20に相当します｡
‫なるほど｡
‫そのカーブの形が少し崩れ始めているんです｡
‫30.
‫それでも､ 50代後半になると､ この線がよりはっきりと見えてくるようになったのは確かです｡
‫グレゴリージャックそれを50まで上げて､ どうなるか見てみましょう｡
‫わかりました｡
‫だから､ その形は比較的残っている｡
‫10回曲げただけで得られる最初の形状は､ 全体的に一貫しているような気がします｡
‫そして､ これを見て､ 「これはちょっと異常だ」と思うかもしれません｡
‫これらは､ ちょっと異常なことです｡
‫なぜ異常値なのか？
‫まあ､ 真ん中から離れてるからな｡
‫アウトライヤーという言葉を聞くと､ そういうことなんだろうなと思います｡
‫統計学的に言うと､ 平均値から3標準偏差以上離れているくらいです｡
‫もちろん､ 扱うデータによってその定義は変わりますが､ このような形で可視化することができます｡
‫では､ それを10に戻してみましょう｡
‫なかなか良さそうですね｡
‫わかりました｡
‫さて､ このようなビジュアライゼーションは､ 新しいデータセットを扱うときに必ず行うことです｡
‫最後までやりましょう｡
‫もう一つ､ データフレームから直接見たことのないタイプのプロットとして､ サブプロットがあります｡
‫では､ 最後にご紹介します｡
‫心臓病で行こう｡
‫頭を使わないでください｡
‫なるほど｡
‫これが私たちのデータフレームです｡
‫では､ 一つ一つの列をプロットしてみましょう｡
‫ヒストグラムを1つのプロットにしたもの｡
‫では､ その方法をみてみましょう｡
‫心臓の病気
‫ここで年齢ヒストグラムができましたが､ これを全部作って分布を確認してみましょう
‫dot plot dot hist.
‫つまり､ これはデータフレーム全体から直接ここに上がってきていることを忘れないでください｡
‫年齢欄を選択しました｡
‫急いではいけないし､ 多分私たちはサブプロットイコールトゥルーを望んでいます｡
‫意味があるのか？
‫1つのプロットにまとめたいからです｡
‫キーワード
‫そういう部分もあるんですね｡
‫少し読み下せばわかるかもしれません｡
‫例
‫docstringにはこのサブプロットにすべてを配置する例がないので､ このhistメソッドを使用して1つのプロットにすべてを配置したい場合､
‫これは少し研究が必要です｡ pandasデータフレームからサブプロットにヒストグラムをプロットする方法などの質問を調べて､ ここでこの小さなパラメータを見つけることができます｡
‫私がそれを知っているのは､ PANDASのデータフレームからサブプロットをプロットした経験が少しあるからです｡
‫では､ これがどのようなものかを見てみましょう｡
‫10列や15列のプロットをするため､ 少し時間がかかるかもしれません｡
‫あれ､ あまり美味しそうに見えないですね｡
‫プロットが重なっているんです｡
‫伝説はどこにでもあるんです｡
‫こういうのは縮尺が合わないので､ 修正するためにフィグの大きさを変えるとかね｡
‫では､ 私たちは何を求めているのか｡
‫私たちが欲しいのは？
‫幅です｡
‫高さ
‫もう少し高くしてほしい｡
‫だから伸びるんです｡
‫ここはほとんどスペースがないので､ 引き伸ばします｡
‫なるほど｡
‫少しはマシになったようだが､ やはりね｡
‫このような列は､ すべて同じ尺度を使用しているため､ ここにまとまって表示されています｡
‫しかし､ 実際には､ これらはすべて異なる尺度を持っています｡
‫それはあまり理想的ではありませんよね｡
‫今回のようにうまくいくこともあるかもしれませんね｡
‫コレステロールは､ その欄はうまくいくかもしれませんが､ 他の欄は全くうまくいきません｡
‫そうですね｡
‫だからスロープ､ ザングを選ぶよ｡
‫では､ どうすればいいのか？
‫まあ､ このコードは動くのですが､ 理想的ではありません｡
‫しかもスケールが違うし､ このプロットに意味があるのかというと､ ちょっと無理があるのかもしれませんね｡
‫でも､ これはいいセグウェイなんですけどね｡
‫さて､ ここまででpandasのデータフレームを直接使ったいくつかの簡単なプロットについて説明しました｡
‫それでは､ Oメソッドを使ってどのような可視化を行うか見てみましょう｡
‫以前のビデオで､ IOメソッド､ つまりサブプロットについてお話したのを思い出してください｡
‫わかりにくいかもしれませんが､ ご心配なく｡
‫しかし､ これまで使ってきたのは､ ステートレス・メソッドを使ってpandasから直接プロットするものでした｡
‫だから一応､ 練習はしているんです｡
‫プロットを使い続ける｡
‫次のビデオに入る前に､ もう一つ自分のプロットを作っておいてください｡
‫より柔軟なオブジェクト指向のマッププロットリブAPIをpandasで直接使用する練習をします｡