‫ยินดีต้อนรับกลับ.
‫ดังนั้นเราจึงได้จัดทำแผนทั้งหมดแล้ว
‫และอย่ากังวลหากคุณกำลังสับสนเล็กน้อยในขณะนี้ เช่น แดเนียล แสดงแผนการทั้งหมดเหล่านี้ให้ฉันดู
‫ฉันกำลังดูชุดข้อมูลต่างๆ
‫ฉันจะจำทั้งหมดนี้ได้อย่างไร
‫ไม่เป็นไร
‫ไม่เป็นไรหรอกที่จะรู้สึกแบบนั้น
‫ต้องใช้การฝึกฝนเล็กน้อยเพื่อเริ่มทำความเข้าใจพล็อตประเภทต่างๆ คุณควรใช้พล็อตเรื่องไหน
‫สี่.
‫แต่นั่นเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทั้งหมดใช่ไหม
‫แค่ได้ฝึกฝนนิดหน่อย ได้ลอง และลองดูว่าหน้าตาเป็นอย่างไร
‫สิ่งนี้สมเหตุสมผลหรือไม่?
‫นั่นคือสาเหตุที่ในวิดีโอนี้ เราจะทำโครงเรื่องที่คล้ายกัน กับสิ่งที่เราเพิ่งเห็นก่อนหน้านี้ในชุดข้อมูลยอดขายรถยนต์
‫ในชุดข้อมูลอื่น
‫ลองใช้ชุดข้อมูลอื่นและถ้าเรามาที่นี่
‫เรามีโรคหัวใจ HSV ที่เราเคยเห็นมาก่อน ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่มีตัวแปรต่างๆ ของผู้ป่วย
‫และไม่ว่าพวกเขาจะเป็นโรคหัวใจหรือไม่ก็ตาม
‫ลองนำเข้ามาเป็น PD อ่าน CSV ตามที่เราจะเรียกกันว่า โรคหัวใจ
‫งั้นเราไปกันเถอะ
‫โรคหัวใจดอทซีสวยมาก
‫ตอนนี้เราจะดูกันเพื่อให้แน่ใจว่าเรารู้ว่าเกิดอะไรขึ้น
‫ทีนี้ ผมจะให้ 5 แถวแรกแก่คุณ เพราะมันคือประมาณ 300
‫และอันนี้
‫ยอดเยี่ยม.
‫เรามีพารามิเตอร์เหล่านี้
‫เราเคยเห็นมาก่อนแล้วและเรามีคอลัมน์เป้าหมายอยู่ตรงส่วนท้าย
‫สิ่งที่เราทำได้คือสร้างฮิสโตแกรมเพื่อดูการกระจายของคอลัมน์อายุ
‫โรคหัวใจเลย
‫อายุ.
‫Dot plot Dot hissed และเราอาจเห็นจำนวนถังขยะเริ่มต้น
‫คุณจำได้ไหมว่าจะมีกี่คน?
‫Shift tab bins จะเป็นสิบ
‫สวยงาม.
‫ดังนั้นเราจะทิ้งมันไว้แค่นั้น
‫ตกลง.
‫นี่คือจุดที่เราเริ่มเห็นเส้นโค้งนั้นใช่ไหม?
‫นี่คือการกระจายตัวแบบปกติ
‫มันเป็นเรื่องธรรมดามาก
‫เราก็ได้เส้นโค้งนั่นตรงนี้
‫เราจะบอกว่าผู้ป่วยส่วนใหญ่อยู่รอบๆ
‫อยู่แถวนี้แหละ
‫ดังนั้นอาจจะห้าสิบปลายๆ หกสิบต้นๆ ก็ได้
‫แล้วถ้าเราเปลี่ยนจำนวนถังขยะล่ะ?
‫งั้นไปกัน.
‫ถังขยะเท่ากับ 20
‫ตกลง.
‫เราเริ่มสูญเสียรูปร่างโค้งนั้นไปเล็กน้อย
‫30.
‫ยังค่อนข้างมีแน่นอนเริ่มเห็นบรรทัดที่เด่นชัดกว่านี้ที่นี่ตอนปลายยุคห้าสิบที่นั่น
‫Gregory Jacques ถึง 50 และดูว่าเกิดอะไรขึ้น
‫ไม่เป็นไร.
‫ดังนั้นรูปร่างนั้นจึงค่อนข้างอยู่ที่นั่น
‫รูปร่างเริ่มต้นของเราที่เราได้รับจากการโค้งสิบโค้งนั้นมีความสม่ำเสมอตลอดทาง
‫และบางทีเราอาจจะดูนี่แล้วไป โอเค อันนี้ออกนอกลู่นอกทางนิดหน่อย
‫เหล่านี้เป็นบิตของค่าผิดปกติ
‫ทำไมพวกเขาถึงผิดปกติ?
‫เพราะพวกเขาอยู่ไกลจากตรงกลางมาก
‫เมื่อคุณได้ยินคำว่า outlier นั่นคือสิ่งที่กำลังพูดถึง
‫ในทางสถิติ มันอยู่ห่างจากค่าเฉลี่ยมากกว่าสามส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
‫แน่นอนว่าคำจำกัดความนั้นจะเปลี่ยนไปตามข้อมูลที่คุณใช้งานอยู่ แต่นี่เป็นวิธีที่คุณสามารถเห็นภาพได้
‫ลองกลับไปเป็นสิบ
‫ที่ดูดีทีเดียว
‫ไม่เป็นไร.
‫ตอนนี้ การแสดงภาพประเภทนี้คือสิ่งที่คุณจะทำทุกครั้งที่คุณจัดการกับชุดข้อมูลใหม่
‫มาจบกันเถอะ
‫เรามีพล็อตอีกประเภทหนึ่งที่เรายังไม่ได้ดูโดยตรงจากกรอบข้อมูลที่เป็นแผนย่อย
‫ดังนั้นเราจะจบเรื่องนั้น
‫เราจะเป็นโรคหัวใจ
‫อย่าหัว.
‫ตกลง.
‫นี่คือกรอบข้อมูลของเรา
‫ตอนนี้ เรามาพล็อตทุกคอลัมน์กัน
‫ฮิสโตแกรมในหนึ่งพล็อต
‫มาดูกันว่าเราจะทำอย่างไร
‫โรคหัวใจ.
‫เรามีฮิสโตแกรมอายุตรงนี้, แต่ลองสร้างมันขึ้นมาหนึ่งอันสำหรับทั้งหมดนี้ แล้วตรวจสอบการกระจายดอทพล็อตดอทฮิสท์
‫จำไว้ว่านี่ก็แค่เดินตรงจากกรอบข้อมูลทั้งหมดบนนี้
‫เราเลือกคอลัมน์อายุ
‫อย่ารีบร้อนและบางทีเราต้องการแผนย่อยที่เป็นจริง
‫มันสมเหตุสมผลหรือไม่?
‫เพราะเราต้องการรวมทุกอย่างไว้ในแปลงเดียว
‫คำสำคัญ.
‫นั่นก็เป็นส่วนหนึ่ง
‫บางทีถ้าเราอ่านสักนิด
‫ตัวอย่าง.
‫นี่จึงเป็นหนึ่งในสถานการณ์เหล่านั้นที่หากคุณต้องการใช้วิธี hist นี้และรวมทุกอย่างไว้ในพล็อตเดียว
‫เนื่องจากเอกสารไม่มีตัวอย่างจริงๆ ของการใส่ทั้งหมดลงในโครงเรื่องย่อยนี้ ต้องใช้การวิจัยเพียงเล็กน้อย
‫ดังนั้น คุณอาจค้นหาคำถาม เช่น วิธีพล็อตฮิสโตแกรมบนแผนผังย่อยจากกรอบข้อมูลแพนด้า แล้วคุณจะพบพารามิเตอร์เล็กๆ
‫นี้ที่นี่
‫เหตุผลเดียวที่ฉันรู้ก็คือเพราะฉันมีประสบการณ์เล็กน้อยในการวางแผนแผนย่อยจากเฟรมข้อมูลของ
‫PANDAS
‫ลองดูว่าสิ่งนี้มีลักษณะอย่างไร
‫อาจใช้เวลาสักครู่เพราะเรากำลังพล็อตสิบคอลัมน์หรือ 15 คอลัมน์เกี่ยวกับเรื่องนี้
‫โอ้ มันดูไม่ค่อยดีเลยใช่ไหม?
‫เรามีแปลงที่ทับซ้อนกัน
‫เรามีตำนานอยู่ทุกที่
‫เรามีสิ่งเหล่านี้ไม่ถึงขนาด ดังนั้นบางทีเพื่อแก้ไข เราจะเปลี่ยนขนาดมะเดื่อ
‫แล้วเราต้องการอะไร?
‫พวกเราต้องการ?
‫ความกว้าง.
‫ส่วนสูง.
‫เราอยากให้มันสูงขึ้นอีกหน่อย
‫มันเลยยืด
‫มันยืดออกเพราะแทบไม่มีที่ว่างที่นี่
‫ตกลง.
‫ที่ดูดีขึ้นนิดหน่อย แต่ก็ยัง
‫คุณมีคอลัมน์แบบนี้ซึ่งทั้งหมดรวมกันที่นี่ เพราะสิ่งที่ทำคือมันใช้มาตราส่วนเดียวกันสำหรับคอลัมน์ทั้งหมด
‫แต่ในความเป็นจริง สิ่งเหล่านี้ล้วนมีมาตรการที่แตกต่างกัน
‫มันไม่เหมาะมากใช่มั้ย?
‫มันอาจจะได้ผลสำหรับบางคนเช่นนี้
‫คอเลสเตอรอลอาจได้ผลสำหรับคอลัมน์นั้น แต่ก็ไม่ได้ผลเลยสำหรับคอลัมน์อื่น
‫ถูกต้อง.
‫ทางลาด ผมจะเลือก Zang
‫แล้วเราจะทำอะไรได้บ้าง?
‫รหัสนี้ใช้งานได้ แต่ก็ไม่เหมาะ
‫และมีมาตราส่วนต่างกัน และมันอาจจะมากเกินไปไปหน่อย ที่โครงเรื่องนี้จะมีความหมายด้วยซ้ำ
‫แต่นี่เป็นเซกเวย์ที่ดี
‫ตอนนี้ เราได้พูดถึงโครงเรื่องง่ายๆ สองสามอย่างโดยตรงบนกรอบข้อมูลแพนด้า
‫มาดูกันว่าเราจะสร้างภาพข้อมูลโดยใช้วิธี O ได้อย่างไร
‫ดังนั้นอย่าลืมย้อนกลับไปในวิดีโอก่อนหน้านี้ที่เราพูดถึงวิธี IO ซึ่งเป็นแผนย่อย
‫อย่ากังวลถ้ามันทำให้สับสน เราจะมาดูกันในอีกสักครู่
‫แต่สิ่งที่เราใช้จนถึงตอนนี้คือการวางแผนโดยตรงจากแพนด้าโดยใช้วิธีการไร้สัญชาติ
‫ในระหว่างนี้ฉันมีแบบฝึกหัด
‫ใช้โครงเรื่องต่อไป
‫สร้างโครงเรื่องของคุณเองก่อนที่เราจะเข้าสู่วิดีโอหน้าแล้วเจอกัน
‫เราจะฝึกการใช้ lib API พล็อตแผนที่เชิงวัตถุที่ยืดหยุ่นมากขึ้นโดยตรงกับแพนด้า