‫Bentornati all'ultimo video che abbiamo lasciato dicendo che questa trama probabilmente non è l'ideale.
‫Abbiamo alcune sottotrame in corso qui e abbiamo utilizzato il metodo del grafico a torta, tracciando direttamente dal frame di
‫dati di un Pender piuttosto che il metodo orientato agli oggetti.
‫E sono sicuro che ti starai chiedendo se andrai Daniel, hai introdotto così tanti modi diversi di tramare e ci stai dicendo
‫che ci sono due modi per farlo.
‫E stai dicendo che uno è meno ideale dell'altro.
‫Quale dovrei usare?
‫E questa è una domanda perfetta.
‫Quindi quale dovresti usare?
‫Traccia a torta questo metodo matplotlib.
‫Ora, non esiste una vera risposta definitiva qui, la documentazione su matplotlib
‫ti spingerà sempre verso il vecchio metodo, tuttavia, quando si traccia qualcosa rapidamente, OK, per utilizzare il metodo del grafico a torta.
‫Destra.
‫Quindi quello che abbiamo visto qui, quando vuoi ottenere una
‫visualizzazione rapida, forse non qualcosa del genere, ma sicuramente qualcosa del genere, va bene
‫usare il metodo del grafico a torta che abbiamo seguito negli ultimi due video , ma quando si traccia qualcosa di più avanzato, utilizzare il vecchio metodo.
‫Quindi ne vedremo un esempio in questo video, qualcosa di un po' più avanzato di
‫qualcosa di singolare come questo.
‫Ma se stai solo creando un grafico veloce come questo, vuoi solo vedere la distribuzione di una colonna.
‫È perfettamente OK andare a dot plot.
‫Ora vedremo il metodo in azione.
‫Creiamo un sottoinsieme del nostro frame di dati in modo da poter fare un po' di analisi dei dati.
‫Diciamo che volevamo esplorare i pazienti, che hanno più di 50 anni.
‫Volevamo solo guardare quei pazienti e vogliamo creare un piccolo grafico e iniziare a fare un'analisi
‫dei dati su di essi.
‫Quindi creeremo un altro frame di dati chiamato over 50, che è uguale al nostro frame di dati sulle malattie cardiache, che
‫verrà aggiornato un po' qui.
‫Quindi sappiamo come appare.
‫Questo è un tipo di flusso di lavoro che attraverserai sta guardando il tuo diaframma e andando, OK, il mio collega, i
‫miei compagni di squadra e il mio capo vogliono sapere quali sono le analisi dei dati dei nostri pazienti, che hanno più
‫di 50 anni.
‫Quindi facciamolo.
‫Possiamo accedervi utilizzando l'indicizzazione Blueline, quindi vogliamo le malattie cardiache, in realtà vogliamo usare
‫la colonna dell'età, che è maggiore di 50.
‫Meraviglioso.
‫E poi vogliamo dare un'occhiata al nostro set di oltre 50 dati.
‫Cosa abbiamo che non va qui?
‫Age Cura, ho usato un Capotelli, esatto.
‫Meraviglioso.
‫E potremmo controllare la lunghezza di questo.
‫Duecentotto, quindi abbiamo duecentotto versi, circa 300 circa del set di dati originale,
‫quindi va bene.
‫Andare avanti.
‫Meraviglioso.
‫E ancora, abbiamo eliminato queste due righe, quindi 37 41 utilizzando la nostra indicizzazione Bulleen.
‫Quindi ora fa zero tre, quattro, cinque, sei.
‫Ma il resto delle colonne è sempre lo stesso.
‫Che ne dici di iniziare con un grafico a dispersione dell'età e del colesterolo, ma vogliamo colorarlo con
‫il sapore della colonna Target?
‫Bene, stanno succedendo molte cose lì.
‫Vediamo prima il codice e poi lo capiremo da lì.
‫Più di 50 punti di trama equivalgono a dispersione.
‫E poi vogliamo X uguale all'età che vogliamo Y uguale vogliamo la colonna del colesterolo, che è questa, disse,
‫beh, è l'abbreviazione di colesterolo e quindi vogliamo coprirla usando la C, quindi C è l'abbreviazione di colore
‫per la colonna di destinazione.
‫Quindi vogliamo una dispersione di tipo grafico.
‫Sì, ha senso.
‫X età Y colesterolo culturale.
‫Un po' una parola difficile.
‫Joel e Nicola sono l'obiettivo.
‫Vediamo cosa succede.
‫Va bene, quindi possiamo vedere cosa sta succedendo qui, abbiamo Joel sul muro.
‫Ciò ha senso.
‫X non ci mostra molto e C ci sta dando questa Colaba per mostrarcelo.
‫Perché Target ha valori pari a zero uno per se qualcuno ha malattie cardiache o no.
‫Ti sembra a posto?
‫A me non sembra molto buono.
‫Sta facendo quello che vogliamo che faccia.
‫Ha punti diversi qui se il loro valore target è zero o uno.
‫Ma non ci mostra nulla sull'asse X.
‫E questi colori non sono poi così fantastici.
‫Quindi ravviviamo un po' le cose.
‫E come possiamo farlo con il nostro metodo?
‫Quindi questo è il metodo del grafico a torta, a. K. un. plottaggio direttamente dal data frame del pittore con plot.
‫Ora facciamo il nostro metodo.
‫Lo ricreeremo, ma usando il metodo.
‫Quindi andiamo a capire.
‫L'abbiamo già visto, le sottotrame TLT, e potremmo andare a fissare gli occhi solo per fare un po' di pratica nel regolare le
‫dimensioni delle nostre dita e faremo 10 sei.
‫Vogliamo una larghezza di dieci e un'altezza di sei.
‫Questi sono in pollici, a proposito, credo, a oltre 50 punti di trama.
‫E questo sarà molto simile a quello che abbiamo fatto qui.
‫Ma c'è una leggera differenza.
‫Le aquile gentili si disperdono.
‫Meraviglioso.
‫Ora, potremmo copiare e incollare, ma non lo faremo perché
‫abbiamo l'abitudine di scrivere il codice Y uguale a chawl o intero.
‫Supponiamo di utilizzare la colonna di destinazione è salute, e quindi l'ultima parte è quel parametro ACSA.
‫Quindi, quando utilizziamo il vecchio metodo con i panda, la funzione plot ottiene questo parametro Perama.
‫Dicci come stiamo usando il metodo Arrow e vogliamo che tu tracci questi dati.
‫Su quest'asse, quello che abbiamo appena creato, vediamo quindi che negli atti in azione mettiamo un piccolo punto e virgola alla
‫fine.
‫Bellissimo.
‫Quindi quello che abbiamo fatto è ricreare la stessa trama, ma sembra già un po' migliore.
‫È più grande perché abbiamo inserito il parametro fig size.
‫E ora poiché abbiamo superato il metodo di accesso, ora abbiamo questa colonna dell'età, che è stata etichettata
‫come bella.
‫In realtà, potremmo dare una possibilità a questo e dire, ehi, alziamo questa dimensione di fico e vediamo se fa la
‫stessa cosa.
‫10 sei.
‫Non abbiamo ancora l'etichetta Age X lì.
‫Ebbene, il metodo del FMI sta già andando avanti.
‫Ora, quello che potremmo fare è impostare il limite in modo che sia un po' più ampio in modo da avere più spazio sul nostro frame di dati.
‫Quindi diamo un'occhiata a cosa sembra.
‫Stiamo usando il vecchio metodo.
‫Possiamo accedere all'accesso qui e ricordare che l'accesso è proprio questo spazio su cui stiamo tracciando i dati.
‫Se torniamo alla figura della nostra anatomia di una figura matplotlib o all'accesso alla trama, è questa parte qui in cui
‫stiamo aggiungendo dati mentre figura.
‫È l'intera cosa.
‫Quindi torniamo indietro.
‫Vogliamo X set di punti x lim.
‫Per essere 45, 100, non possiamo capire cosa fa prima ancora di guardarlo?
‫Quindi imposta x arto, potremmo fare shift tab, ma voglio che tu ci pensi.
‫Quindi X set, X limn quarantacinque.
‫Cento.
‫Quindi è vero.
‫Se non l'avessi capito, se premi MAIUSC e lo leggi, vedresti poco.
‫Anche questo va bene.
‫In realtà è una buona cosa iniziare a esplorare cosa fa la scheda Maiusc.
‫Ma questo cambierà i limiti del nostro asse x da 45 a 100 invece di quello che è ora, che
‫è da circa 50 a 80.
‫Quindi vediamo cosa succede.
‫Quindi vedi come abbiamo molto più spazio bianco qui ora perché abbiamo alzato il limite, ma
‫se non volessimo farlo, potremmo commentarlo.
‫E questo sembra un po' meglio.
‫Ho appena fornito un esempio di come potresti adattarti rapidamente alle limitazioni dei tuoi accessi se non sembrano
‫troppo buone.
‫Ma Gotlib è generalmente piuttosto bravo a creare limiti di accesso adatti a qualsiasi dato tu stia
‫utilizzando.
‫Questa trama va bene, ma potrebbe sicuramente sembrare più bella.
‫Quindi questo bianco e nero è un po' difficile da ottenere.
‫Questa barra dei colori non offre davvero molto.
‫Quindi facciamo una piccola pausa lì.
‫E nel prossimo video renderemo questa trama un po' più carina e costruiremo ciò che abbiamo già
‫fatto qui.