‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Şimdiye kadar bir sürü plan yaptık.
‫Şu anda biraz kafanız karıştıysa, "Daniel, bana tüm bu planları göster" diyorsanız
‫endişelenmeyin.
‫Farklı veri setlerine bakıyorum.
‫Peki, tüm bunları nasıl hatırlayacağım?
‫Her şey yolunda.
‫Böyle hissetmeniz gayet normal.
‫Farklı grafik türlerini anlamaya başlamak için biraz pratik yapmak gerekecek, ne kullanmalısınız,
‫hangi grafiği?
‫Dört.
‫Ama bu da sürecin bir parçası, değil mi?
‫Sadece biraz pratik yapmak, denemek ve neye benzediğini görmek.
‫Bu mantıklı mı?
‫İşte bu yüzden bu videoda, daha önce araba satışları veri setinde gördüğümüze benzer
‫bir grafiği başka bir veri setinde yapacağız.
‫Başka bir veri seti üzerinde deneyelim ve eğer buraya gelirsek.
‫Daha önce de gördüğümüz kalp hastalığı, HSV, hastaların farklı parametrelerine ve kalp hastalığı
‫olup olmadığına sahip bir veri setimiz var.
‫Öyleyse bunu PD olarak içe aktaralım, CSV olarak okuyalım, buna sadece kalp hastalığı diyeceğiz.
‫Ve böylece gideceğiz.
‫Kalp hastalığı nokta C çok güzel.
‫Şimdi ne olduğunu bildiğimizden emin olmak için bir göz atacağız.
‫Size ilk beş sırayı vereceğim çünkü yaklaşık 300 sıra var.
‫Ve bu da.
‫Mükemmel.
‫Elimizde bu parametreler var.
‫Onları daha önce de gördük ve sonunda bir Hedef sütunumuz var.
‫Dolayısıyla, sadece yaş sütununun dağılımını görmek için bir histogram oluşturabiliriz.
‫Yani kalp hastalığı.
‫Yaş.
‫Nokta çizimi Nokta tısladı ve varsayılan kutu sayısını görebiliriz.
‫Kaç tane olacağını hatırlıyor musun?
‫Vardiya sekmesi kutuları on olacak.
‫Çok güzel.
‫O yüzden bunu burada bırakalım.
‫Tamam.
‫Yani bu eğriyi görmeye başladığımız yer burası, değil mi?
‫Bu normal dağılımdır.
‫Bu çok yaygın.
‫Yani burada bir tür eğri elde ediyoruz.
‫Hastaların çoğunun buralarda olduğunu söyleyebiliriz.
‫Şuradaki satır.
‫Yani ellili yılların sonu, altmışlı yılların başı gibi.
‫Peki kutu sayısını değiştirirsek ne olur?
‫Hadi gidelim.
‫Kutular eşittir 20.
‫Tamam.
‫Bu eğri şeklini biraz kaybetmeye başlıyoruz.
‫30.
‫Yine de nispeten, ellili yılların sonlarına doğru bu daha belirgin çizgiyi görmeye
‫başladık.
‫Gregory Jacques 50'ye çıkar ve ne olacağını gör.
‫Tamam.
‫Yani bu şekil hala nispeten orada.
‫Sadece on kıvrımla elde ettiğimiz ilk şeklimiz, tüm yol boyunca tutarlıdır.
‫Ve belki de buna bakıp şöyle deriz: Tamam, bu biraz aykırı.
‫Bunlar biraz aykırı.
‫Neden aykırı değerler?
‫Çünkü ortadan çok uzaktalar.
‫Aykırı değer kelimesini duyduğunuzda, işte bundan bahsediyor.
‫İstatistik terimleriyle, ortalamadan yaklaşık üç standart sapma uzaktadır.
‫Elbette bu tanım, hangi verilerle çalıştığınıza bağlı olarak değişecektir, ancak bu, onu görselleştirebileceğiniz
‫bir yoldur.
‫Şimdi bunu 10'a çıkaralım.
‫Oldukça iyi görünüyor.
‫Tamam.
‫Şimdi, bu tür görselleştirmeler yeni bir veri setiyle uğraştığınızda yapacağınız şeylerdir.
‫Hadi bitirelim.
‫Doğrudan bir veri çerçevesinden bakmadığımız bir grafik türümüz daha var, o da alt grafikler.
‫O zaman bunu bitirelim.
‫Kalp hastalığına gidiyoruz.
‫Başını eğme.
‫Tamam.
‫Bu bizim veri çerçevemiz.
‫Şimdi her bir sütunun grafiğini çizelim.
‫Tek bir grafikte histogram.
‫Bunu nasıl yapacağımızı görelim.
‫Kalp hastalığı.
‫Burada yaş histogramımız var, ancak bunların tümü için bir tane yapalım ve nokta grafiği
‫nokta hist dağılımını kontrol edelim.
‫Bunun doğrudan tüm veri çerçevesinden buraya geldiğini unutmayın.
‫Yaş sütununu seçtik.
‫Acele etmeyin ve belki de alt konuların doğru olmasını istiyoruz.
‫Bu mantıklı mı?
‫Çünkü hepsini tek bir arsaya yerleştirmek istiyoruz.
‫Anahtar kelime.
‫Bu da bunun bir parçası.
‫Belki biraz daha aşağı okuyabilirsek.
‫Örnekler.
‫Bu hist yöntemini kullanmak ve hepsini tek bir grafikte toplamak istiyorsanız, doküman dizininde
‫hepsini bu alt grafiğe koymanın bir örneği olmadığı için, bu biraz araştırma gerektirir, bu nedenle
‫pandas veri çerçevesinden alt grafiklerde histogram nasıl çizilir gibi bir soruya bakabilir
‫ve ardından bu küçük parametreyi burada bulabilirsiniz.
‫Bunu bilmemin tek nedeni, PANDAS veri çerçevelerinden alt grafikler çizme konusunda biraz deneyimim
‫olması.
‫Bakalım bu neye benziyor.
‫Biraz zaman alabilir çünkü on sütun ya da 15 sütun civarında çizim yapıyoruz.
‫Bu pek iyi görünmüyor, değil mi?
‫Üst üste binen arazilerimiz var.
‫Her yerde efsanelerimiz var.
‫Bu şeyler ölçekli bile değil, bu yüzden belki de düzeltmek için incir boyutunu değiştireceğiz.
‫Peki biz ne istiyoruz?
‫İstiyor muyuz?
‫Genişlik.
‫Yükseklik.
‫Biraz daha yüksek olmasını istiyoruz.
‫Yani uzuyor.
‫Uzatıyor çünkü burada neredeyse hiç yer yok.
‫Tamam.
‫Bu biraz daha iyi görünüyor, ama yine de.
‫Bunun gibi sütunlarınız var ve hepsi burada toplanmış durumda çünkü yaptığı şey
‫hepsi için aynı ölçeği kullanmak.
‫Ancak gerçekte bunların hepsinin farklı ölçüleri vardır.
‫Bu pek ideal değil, değil mi?
‫Bunun gibi bazıları için işe yarayabilir.
‫Kolesterol bu sütun için işe yarayabilir, ancak diğerleri için hiç işe yaramıyor.
‫Doğru.
‫Yani Slope, Zang'i seçiyorum.
‫Peki ne yapabiliriz?
‫Bu kod çalışıyor ama ideal değil.
‫Ve farklı ölçekler var ve muhtemelen bu olay örgüsünün anlamlı olması için biraz fazla şey oluyor.
‫Ama bu iyi bir Segway.
‫Şimdi, doğrudan bir pandas veri çerçevesi üzerinde birkaç basit çizimi ele aldık.
‫O yöntemini kullanarak bazı görselleştirmeleri nasıl yapacağımıza bir göz atalım.
‫Bir önceki videoda IO yönteminden bahsettiğimizi hatırlayın; bu yöntem alt planlardır.
‫Kafa karıştırıcıysa endişelenmeyin, birazdan bir göz atacağız.
‫Ancak şimdiye kadar kullandığımız şey, durumsuz yöntemi kullanarak doğrudan pandas'tan çizim yapmaktı.
‫Bu arada, bir antrenmanım var.
‫Arsayı kullanmaya devam edin.
‫Bir sonraki videoya geçmeden önce kendinize ait başka bir plan yapın, orada görüşürüz.
‫Daha esnek nesne yönelimli harita çizimi lib API'sini doğrudan pandas ile kullanma pratiği yapacağız.