‫Bienvenido de nuevo.
‫Así que hemos hecho un montón de trazados hasta ahora, y no se preocupe si está un poco confundido en este momento,
‫como cuando Daniel me mostró todos estos gráficos, estoy viendo diferentes conjuntos de datos. .
‫Bueno, ¿cómo voy a recordar todo esto?
‫Está bien, está perfectamente bien sentirse así.
‫Se necesitará un poco de práctica para comenzar a comprender los diferentes tipos de gráficos, qué
‫debe usar y para qué.
‫Pero eso es parte del proceso, ¿verdad? Es solo tener un poco de práctica,
‫intentarlo y probarlo, ver cómo se ve.
‫¿Esto tiene sentido?
‫Por eso, en este video, vamos a hacer un gráfico similar a lo que acabamos de ver antes en el conjunto
‫de datos de ventas de automóviles en otro conjunto de datos.
‫Probemos con otro conjunto de datos.
‫Y si llegamos aquí, tenemos la enfermedad cardíaca punto C ASV, que hemos visto antes, que es un conjunto de datos
‫que tiene diferentes parámetros de pacientes y si tienen o no una enfermedad cardíaca.
‫Así que importémoslo como la EP, mira, hasta donde vamos a llamarlo, solo enfermedad cardíaca.
‫Y entonces la enfermedad cardíaca Dot C es muy hermosa.
‫Ahora lo veremos solo para asegurarnos de que sabemos que lo que está sucediendo solo serán las primeras cinco filas porque
‫hay unas 300 en esta.
‫Excelente.
‫Tenemos estos parámetros, los hemos visto antes y tenemos una columna de destino justo al final.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es crear un histograma solo para ver la distribución de la columna de edad.
‫Entonces enfermedad cardíaca.
‫La edad.
‫Diagrama de puntos, velocidad de puntos y es posible que veamos el número predeterminado de Binz, ¿recuerdas cuántos
‫serán la pestaña de cambio?
‫Beenz va a cumplir diez años.
‫Hermosa.
‫Así que lo dejaremos así.
‫está bien.
‫Entonces aquí es donde comenzamos a ver esa curva, ¿verdad?
‫Esta es la distribución normal, es muy común.
‫Así que estamos obteniendo esa curva aquí, diríamos que la mayoría de los pacientes están alrededor de esta línea aquí, tal vez a finales
‫de los 50, principios de los 60, más o menos.
‫Entonces, ¿qué pasa si cambiamos el número de cosas?
‫Entonces vamos.
‫Binz es igual a 20.
‫Bien, estamos empezando a perder un poco esa forma de curva.
‫30.
‫Aún relativamente, definitivamente comenzamos a ver esta línea más pronunciada aquí a finales de los
‫50 allí.
‫Muy bien, sube a 50 y mira qué pasa.
‫De acuerdo, esa forma todavía está relativamente ahí.
‫Nuestra forma inicial de que lo que obtuvimos con solo tener 10 curvas es algo consistente en todo el camino.
‫Y tal vez miremos esto y digamos, está bien, este es un poco atípico.
‫Estos son un poco atípicos.
‫¿Por qué son valores atípicos?
‫Bueno, porque están tan lejos del medio.
‫Cuando escuchas la palabra valor atípico, de eso se trata.
‫En términos estadísticos, se trata de más de tres desviaciones estándar de la principal.
‫Ahora, por supuesto, esa definición cambiará dependiendo de los datos con los que se esté trabajando.
‫Pero esta es una forma de visualizarlo.
‫Así que llevemos eso a 10.
‫Eso se ve bastante bien en este momento.
‫Este tipo de visualizaciones de las cosas que hace cada vez que trata con un nuevo conjunto de datos.
‫Terminemos.
‫Tenemos este otro tipo de gráfico que no hemos visto directamente desde un marco de datos.
‫Eso es subtramas.
‫Así que terminaremos con eso.
‫Pasaremos por enfermedades del corazón o de la cabeza.
‫Bien, este es nuestro marco de datos ahora.
‫Eso es lo que representa el histograma de cada columna en un gráfico.
‫Veamos cómo haríamos esa enfermedad cardíaca.
‫Así que tenemos el histograma de edad aquí, pero hagamos uno para todos estos y verifiquemos el
‫diagrama de puntos de distribución aquí.
‫Así que recuerde, esto va directamente de todo el marco de datos aquí.
‫Seleccionamos la columna de edad.
‫Aquí.
‫Y tal vez queramos que las subtramas sean verdaderas.
‫Eso tiene sentido porque queremos ponerlo todo en una sola trama.
‫Palabra clave.
‫Bien, eso es parte de eso, tal vez si pudiéramos leer un poco.
‫Ejemplos.
‫Entonces, este es uno de esos escenarios en los que si quisieras usar este método y tenerlo todo
‫en una parcela, porque el doctoring realmente no tiene un ejemplo de cómo ponerlo todo con estas subtramas, esto requeriría un
‫poco de investigación. .
‫Entonces, puede buscar una pregunta como cómo trazar un histograma en subparcelas del marco de datos de un panda y luego
‫encontrará este pequeño parámetro aquí.
‫La única razón por la que lo sé es porque he tenido un poco de experiencia en la planificación de subtramas a partir de marcos de
‫datos PANDAS.
‫Así que veamos cómo se ve esto.
‫Puede llevar un poco de tiempo porque estamos trazando 10 columnas o 15 columnas por ahí.
‫Oh, eso no se ve muy bien, ¿verdad?
‫Tenemos gráficos superpuestos.
‫Tenemos leyendas por todas partes.
‫Tenemos estas cosas que ni siquiera están a escala, tal vez para arreglarlas cambie el tamaño grande.
‫Entonces, ¿qué queremos?
‫Queremos ancho, alto, queremos que sea un poco más alto.
‫Entonces lo estira, lo estira porque casi no hay espacio aquí.
‫Está bien, se ve un poco mejor, pero aún así.
‫Tienes columnas como esta que simplemente están agrupadas aquí, porque lo que
‫está haciendo es usar la misma escala para todas, pero en realidad, todas tienen medidas diferentes.
‫Eso no es muy ideal, ¿verdad?
‫Puede funcionar para algunos como este, el colesterol puede funcionar para esa columna, pero no funciona en
‫absoluto para los demás.
‫Derecha.
‫Muy lento.
‫Elegiré a Xang.
‫Entonces, ¿qué podemos hacer?
‫Bueno, este código se ejecuta, pero no es ideal.
‫Y hay diferentes escalas y probablemente estén sucediendo demasiadas cosas para que esta trama sea significativa.
‫Pero este es un buen Segway.
‫Ahora hemos cubierto algunos gráficos simples directamente en el marco de datos de un panda.
‫Echemos un vistazo a cómo hace algunas visualizaciones usando el método antiguo para recordar.
‫En un video anterior, hablamos sobre nuestro método, que son las subtramas.
‫No se preocupe si es confuso.
‫Echaremos un vistazo en un segundo.
‫Pero lo que hemos estado usando hasta ahora es trazar directamente desde pandas usando el método sin estado.
‫Mientras tanto, tengo una práctica.
‫Sigue usando la trama, crea otra trama tuya antes de que pasemos al siguiente video, y te veré
‫allí.
‫O practique el uso de la API matplotlib orientada a objetos, más flexible, directamente con pandas.