‫Bem-vindo de volta ao último vídeo que paramos dizendo que esse enredo provavelmente não é o ideal.
‫Temos alguns subplots acontecendo aqui e temos usado o método de gráfico de pizza, plotando diretamente a partir de um
‫quadro de dados de Pender em vez do método orientado a objetos.
‫E tenho certeza de que você está se perguntando se está indo, Daniel, você introduziu tantas maneiras diferentes de traçar e está nos dizendo
‫que há duas maneiras de fazer isso.
‫E você está dizendo que um é menos ideal do que o outro.
‫Qual devo usar?
‫E essa é uma pergunta perfeitamente boa.
‫Então, qual você deve usar?
‫Pie plota este método matplotlib.
‫Agora, não há uma resposta definitiva real aqui, a documentação sobre matplotlib
‫sempre o empurrará para o método antigo, no entanto, ao plotar algo rapidamente, OK, para usar o método de gráfico de pizza.
‫Direito.
‫Então, o que vimos aqui, quando você deseja obter uma
‫visualização rápida, talvez não algo assim, mas definitivamente algo assim, não há problema
‫em usar o método de gráfico de pizza que vimos nos últimos dois vídeos , mas ao traçar algo mais avançado, use o método antigo.
‫Então, vamos ver um exemplo disso neste vídeo, algo um pouco mais avançado do que
‫apenas algo singular como este.
‫Mas se você está apenas fazendo um gráfico rápido como este, você só quer ver a distribuição de uma coluna.
‫É perfeitamente normal usar o gráfico de pontos.
‫Agora veremos o método em ação.
‫Vamos criar um subconjunto de nosso quadro de dados para que possamos fazer um pouco de análise de dados.
‫Digamos que quiséssemos explorar os pacientes, que têm mais de 50 anos.
‫Queríamos apenas olhar para esses pacientes e queremos criar um pequeno gráfico e começar a fazer algumas
‫análises de dados sobre eles.
‫Portanto, criaremos outro quadro de dados chamado mais de 50, que é igual ao nosso quadro de dados de doenças cardíacas, que
‫será atualizado um pouco aqui.
‫Portanto, sabemos como é.
‫Este é um tipo de fluxo de trabalho pelo qual você vai passar, olhar para o seu diafragma e dizer, OK, meu
‫colega e meus companheiros de equipe e meu chefe querem saber algumas análises de dados de nossos pacientes, que têm mais
‫de 50 anos.
‫Então vamos fazer isso.
‫Podemos acessá-los usando a indexação Blueline, então queremos doenças cardíacas, na verdade, queremos usar a
‫coluna de idade, que são maiores que 50.
‫Maravilhoso.
‫E então queremos dar uma olhada em nosso conjunto de dados de mais de 50.
‫O que há de errado aqui?
‫Idade Cura, usei um Cappotelli, isso mesmo.
‫Maravilhoso.
‫E podemos verificar o comprimento disso.
‫Duzentos e oito, então temos duzentos e oito versos, cerca de 300 ou mais do conjunto de dados
‫original, então tudo bem.
‫Vá em frente.
‫Maravilhoso.
‫E, novamente, eliminamos essas duas linhas, 37 41 usando nossa indexação de Bulleen.
‫Então agora vai para zero, três, quatro, cinco, seis.
‫Mas o resto das colunas ainda são as mesmas.
‫Que tal começarmos com um gráfico de dispersão da idade e do colesterol, mas queremos colori-lo com
‫o sabor da coluna Alvo?
‫Bem, tem muita coisa acontecendo lá.
‫Vamos ver o código primeiro e depois descobriremos a partir daí.
‫Mais de 50 tipos de plotagem de pontos equivalem a dispersão.
‫E então queremos X igual à idade que queremos Y igual a queremos a coluna de colesterol, que é esta, ele
‫disse, bem, é a abreviação de colesterol e então queremos cobri-lo usando o C, então C é a abreviação de
‫cor por a coluna de destino.
‫Então, queremos dispersão do tipo plott.
‫Sim, isso faz sentido.
‫X idade Y colesterol cultural.
‫É uma palavra difícil.
‫Joel e Nicola são o alvo.
‫Vamos ver o que acontece.
‫Tudo bem, então podemos ver o que está acontecendo aqui, temos Joel na parede.
‫Isso faz sentido.
‫O X realmente não nos mostra muito e o C está nos dando esse Colaba para nos mostrar isso.
‫Porque o alvo tem valores de zero um para se alguém tem doença cardíaca ou não.
‫Isso parece bom para você?
‫Para mim, não parece muito bom.
‫Está fazendo o que queremos fazer.
‫Ele tem pontos diferentes aqui se seu valor alvo for zero ou um.
‫Mas não nos mostra nada no eixo X.
‫E essas cores não são tão boas assim.
‫Então, vamos enfeitar um pouco as coisas.
‫E como podemos fazer isso com nosso método?
‫Portanto, este é o método do gráfico de pizza, a. k. uma. plotagem diretamente do quadro de dados do pintor com plotagem.
‫Agora vamos fazer nosso próprio método.
‫Vamos recriar isso, mas usando o método.
‫Então vamos descobrir.
‫Já vimos isso antes, subtramas de TLT, e podemos ir consertar os olhos apenas para ter alguma prática em ajustar o tamanho de
‫nossos dedos e vamos chegar a 10 seis.
‫Queremos uma largura de dez e uma altura de seis.
‫A propósito, isso está em polegadas, a propósito, para um gráfico de mais de 50 pontos.
‫E isso será muito semelhante ao que fizemos aqui.
‫Mas há uma pequena diferença.
‫Águias amáveis se espalham.
‫Maravilhoso.
‫Agora, poderíamos copiar e colar, mas não vamos fazer isso porque
‫temos o hábito de escrever o código Y igual a chawl ou inteiro.
‫Digamos que usamos a coluna de destino para saúde e a última parte é esse parâmetro ACSA.
‫Então, quando estamos usando o método antigo com pandas, a função plot obtém esse parâmetro Perama.
‫Diga-nos como estamos usando o método Arrow e queremos que você plote esses dados.
‫Neste eixo, o que acabamos de criar, então vamos ver se os atos de ação colocam um pequeno ponto-e-vírgula no
‫final.
‫Bela.
‫Então o que fizemos foi recriar o mesmo enredo, mas já está um pouco melhor.
‫É maior porque colocamos o parâmetro de tamanho de fig aqui.
‫E agora, como passamos pelo método de acesso, agora temos esta coluna de idade, que foi rotulada
‫como bonita.
‫Na verdade, podemos dar a este uma chance e dizer, ei, vamos aumentar o tamanho do figo e ver se faz a
‫mesma coisa.
‫10 seis.
‫Ainda não temos o rótulo da idade X lá.
‫Bem, o método do FMI já está saindo na frente.
‫Agora, o que podemos fazer é definir o limite para ser um pouco mais largo para que possamos ter mais espaço em nosso quadro de dados.
‫Então, vamos dar uma olhada em como é.
‫Estamos usando o método antigo.
‫Podemos acessar o acesso aqui e lembrar que o acesso é apenas este espaço no qual estamos plotando os dados.
‫Se voltarmos para a figura de nossa anatomia de uma figura matplotlib ou acesso ao gráfico, é esta parte aqui onde
‫estamos adicionando dados enquanto figura.
‫É a coisa toda.
‫Então vamos voltar.
‫Queremos X conjunto de pontos x lim.
‫Ter 45, 100 anos, não podemos descobrir o que isso faz antes mesmo de olharmos para isso?
‫Portanto, defina x limb, poderíamos fazer shift tab, mas quero que você apenas pense sobre isso.
‫Então, X set, X limn quarenta e cinco.
‫Cem.
‫Então está certo.
‫Se você não entendeu, se você pressionar Shift tab e ler, você verá pouco.
‫Isso também está bom.
‫Na verdade, uma boa coisa a fazer é começar a explorar o que o shift tab faz.
‫Mas isso vai mudar as limitações do nosso eixo x para ser de 45 a 100, em vez do que é agora, que
‫é cerca de 50 a 80.
‫Então vamos ver o que acontece.
‫Então você vê como temos muito mais espaço em branco aqui agora porque aumentamos o limite, mas se
‫não quiséssemos fazer isso, poderíamos comentar.
‫E isso parece um pouco melhor.
‫Acabei de dar um exemplo de como você pode se ajustar rapidamente às limitações do seu Access se elas não parecerem
‫muito boas.
‫Mas o Gotlib geralmente é muito bom na criação de limites de acesso adequados para quaisquer dados que você esteja
‫usando.
‫Este enredo é bom, mas definitivamente poderia parecer melhor.
‫Então, esse preto e branco é meio difícil de conseguir.
‫Esta barra de cores não está realmente oferecendo muito.
‫Então, vamos fazer uma pequena pausa.
‫E no próximo vídeo fará com que este enredo pareça um pouco mais agradável e vamos construir o que já
‫fizemos aqui.