‫お帰りなさい｡
‫このプロットはおそらく理想的ではない､ と言い残した最後の映像です｡
‫ここではいくつかのサブプロットが行われていますが､ オブジェクト指向の方法ではなく､ パンダのデータフレームから直接プロットするPIプロット法を使用しています｡
‫そして､ ダニエルは､ プロットのさまざまな方法を紹介してきたのに､ その方法が2つあって､ 一方はもう一方より理想的でないと言っているのだ､
‫と疑問に思っていることでしょう｡
‫どれを使えばいいのでしょうか？
‫そして､ それは完璧に素晴らしい質問です｡
‫では､ どれを使えばいいのでしょうか？
‫円周率はこのマップをプロットします｡
‫プロットリブ方式｡
‫今､ ここに本当の決定的な答えはありません｡
‫そのプロットのドキュメントが､ メソッドの方向へあなたを後押ししてくれるでしょう｡
‫いつもです｡
‫しかし､ 素早く何かをプロットする場合｡
‫円グラフ方式でOK｡
‫そうですね｡
‫ここまで見てきたように､ 素早く視覚化したい場合､ このようなものではなくても､
‫間違いなくこのようなものであれば､ この前のビデオで説明した円グラフの方法を使っても大丈夫です｡
‫しかし､ より高度なものをプロットするときは､ 昔の方法を使います｡
‫このビデオでは､ このような単発的なものだけでなく､ もう少し高度な例も見てみましょう｡
‫しかし､ このような簡単なプロットを作るだけなら､ ある列の分布を見るだけでいいのです｡
‫プロットするのは全く問題ありません｡
‫しかし､ 今度はその方法を実際に見てみましょう｡
‫データフレームのサブセットを作成して､ 少しデータ分析をしてみましょう｡
‫例えば､ 50歳以上の患者さんを対象とする場合を考えてみましょう｡
‫その患者さんだけを見て､ ちょっとプロットを作って､ データ解析を始めたいと思います｡
‫そこで､ over 50という別のデータフレームを作成します｡ これは､ 心臓病のデータフレームと同じものです｡
‫このようなワークフローは､ データフレームを見て､ 同僚やチームメイト､
‫上司が50歳以上の患者のデータ分析について知りたがっている､ というような場合です｡
‫では､ そうしましょう｡
‫ブールインデックスを使って､ それらにアクセスすることができます｡
‫だから､ 心臓病が欲しいのです｡
‫実際には､ 50歳以上の年齢列を使用したい｡
‫素晴らしい｡
‫そして､ 50歳以上のデータセットを見てみたいと思います｡
‫何が間違っていたのか？
‫重要なエラーです｡
‫大文字のIIを使ったことがある｡
‫それでいいんです｡
‫素晴らしい｡
‫そして､ その長さを確認することもあります｡
‫208.
‫つまり､ 元のデータセットの約300個に対して､ 208個ということです｡
‫だから､ それでいいんです｡
‫素晴らしいに向かわないでください｡
‫そしてまた､ この2つの行を削除して､ 3741をブールインデックスを使用しています｡
‫それで今は03456になったが､ 他の列はそのままだ｡
‫まず年齢とコレステロールの散布図ですが､ Target欄の趣向で色をつけてみるのはどうでしょう｡
‫まあ､ それはそれで大変なんですけどね｡
‫まずはコードを見て､ そこから考えよう｡
‫50以上のドットプロットは､ 散らばりのようなものです｡
‫そして､ xは年齢と等しく､ yはコレステロールの列と等しく､ ch0lはコレステロールの略で､
‫Cを使ってカバーしたい｡
‫つまり､ Cはcolor by target columnの略なんですね｡
‫そこで､ プロットの種類を散布したい｡
‫そうですね､ 納得です｡
‫年齢yのコレステロールを除く｡
‫コレステロールのこと｡
‫オイルを見るというのはちょっと難しい言葉ですが､ 色はターゲットです｡
‫どうなるか見てみましょう｡
‫わかりました｡
‫だから､ ここで何が起こっているのか､ なんとなくわかるんです｡
‫壁にチャオを貼っています｡
‫なるほどね｡
‫Xではあまりわからないから､ Cがこのカラーバーで見せてくれているのです｡
‫なぜなら､ Targetは､ 心臓病があるかないかを0.1という値で表しているからです｡
‫これなら大丈夫そうですか？
‫私には､ とてもそうは見えません｡
‫私たちが望むことをやってくれているのです｡
‫ここに違うドットが描かれているんです｡
‫目標値が0か1ならともかく､ X軸には何も表示されないし､ この色もあまりいいとは言えない｡
‫では､ 少し豪華にしよう､ そのためにはメソッドでどうすればいいのか？
‫つまり､ これが円グラフ法aです｡ k. pandasのデータフレームからplotで直接描画します｡
‫では､ 独自のメソッドをやってみましょう｡
‫これを再現するのです｡
‫しかし､ 旧来の方法を使うと
‫では､ 行ってみましょう｡
‫図 AX.
‫私たちは､ 以前にも見たことがあります｡ ペルトサブプロットで､ フィギュアの大きさを調整する練習をするために､ イチジクのため息に行くかもしれないのです｡
‫そして､ 10/6とします｡ 幅を10､ 高さを6にしたいのです｡
‫ちなみに､ これらはインチ表示です｡
‫50区画以上はそうだと思います｡
‫さて､ ここまでの作業とよく似ていますね｡
‫ただ､ 1つだけ少し違う点があります｡
‫ワシが散るようなもの｡
‫素晴らしい｡
‫コピー＆ペーストも可能ですが､ yがchoreやcullに等しいコードを書き出す習慣があるため､
‫それはしません｡
‫ほら､ Targetの列を色として使っていますね｡
‫そして､ 最後がaxパラメータです｡
‫つまり､ pandasで古い方式を使う場合､ plot関数はこのaxパラメータを取得します｡
‫私たちは古い方法を使っているので､ このデータをプロットしてほしい」と伝えてください｡
‫この軸で､ 今作ったものです｡
‫では､ アクションxで､ 最後にちょっとセミコロンをつけて見ましょう｡
‫美しい｡
‫つまり､ 同じプロットを再現したわけですが､ すでに少しは見栄えが良くなっているのです｡
‫大きな弧を描いているのは､ figのサイズ・パラメータを入れたからです｡
‫実は､ このイチジクのサイズを大きくして､ 同じことができるかどうか試してみたら､
‫10 6になったんです｡
‫そこには､ まだ年齢Xの表示がないんです｡
‫まあ､ O方式はすでに引き離されているんですけどね｡
‫ここで､ Xリミットをもう少し広く設定して､ データフレームにもっとスペースを確保することが考えられます｡
‫では､ それがどのようなものか見てみましょう｡
‫O方式を採用しています｡
‫ここから軸にアクセスすることができます｡
‫そして､ 軸はデータをプロットするための空間であることを忘れないでください｡
‫地図の解剖学の図に戻ると､ プロットリブ図やプロット軸は､ 図に対してデータを追加しているこの部分です｡
‫が全てです｡
‫では､ 戻ってみましょう｡
‫xドットセットx limが欲しい｡
‫45歳､ 100歳になるために｡
‫これが何をするものなのか､ 見る前にわかるのでしょうか？
‫そこで､ X limを設定する｡
‫シフトタブでもいいんだけど､ ちょっと考えてみてほしいんだ｡
‫そこで､ x set x lim 45 100とした｡
‫だから､ わからなかったらそれでいい､ シフトタブを押して読めば､ 少しはごまかせる､ それだけだ｡
‫だから大丈夫｡
‫それは実際に行うには良いことですShiftタブが何をするかを探求し始めることです｡
‫しかし､ これによって､ X軸の制限が､ 現在の約50から80から45から100に変更されることになります｡
‫では､ どうなるか見てみましょう｡
‫Xの上限を上げたので､ 空白の部分が多くなっているのがわかると思います｡
‫でも､ それが嫌なら､ コメントアウトすれば､ 少しはマシに見えるはずです｡
‫ただ､ アクセス制限があまり良くない場合は､ すぐに調整できるような例を挙げています｡
‫しかし､ このlibは一般的に､ 使用しているどのようなデータにも適したアクセス制限を作成するのに非常に優れています｡
‫さて､ このプロットは問題ないのですが､ もっときれいに見えるはずです｡
‫だから､ この白黒はちょっと難しいですね｡
‫このカラーバーは､ 実は全くと言っていいほど提供されていません｡
‫そこでちょっと一息つきましょう｡
‫そして次のビデオでは､ このプロットをもう少しきれいに見せ､ ここですでにやったことを積み重ねていきます｡