‫Bienvenido de nuevo al último video que dejamos diciendo que esta trama probablemente no sea ideal.
‫Tenemos algunas subtramas en curso aquí y hemos estado usando el método de gráfico circular, trazando directamente desde un marco
‫de datos de Pender en lugar del método orientado a objetos.
‫Y estoy seguro de que te estás preguntando si vas Daniel, has introducido tantas formas diferentes de trazar y nos estás
‫diciendo que hay dos formas de hacerlo.
‫Y estás diciendo que uno es menos ideal que el otro.
‫¿Cuál debo usar?
‫Y esa es una gran pregunta.
‫Entonces, ¿cuál deberías usar?
‫Haz un gráfico circular de este método matplotlib.
‫Ahora, no hay una respuesta definitiva real aquí, la documentación en matplotlib
‫lo empujará hacia el método anterior siempre, sin embargo, al trazar algo rápidamente, está bien, para usar el método de gráfico circular.
‫Derecha.
‫Entonces, lo que hemos visto aquí, cuando desea obtener una
‫visualización rápida, tal vez no algo como esto, pero definitivamente algo como esto,
‫está bien usar el método de gráfico circular que hemos visto en los últimos videos. , pero al trazar algo más avanzado, utilice el método antiguo.
‫Así que vamos a ver un ejemplo de eso en este video, algo un poco más avanzado
‫que algo singular como esto.
‫Pero si solo está haciendo un gráfico rápido como este, solo desea ver la distribución de una columna.
‫Está perfectamente bien usar el diagrama de puntos.
‫Ahora veremos el método en acción.
‫Creemos un subconjunto de nuestro marco de datos para que podamos hacer un poco de análisis de datos.
‫Digamos que queríamos explorar a los pacientes, que tienen más de 50 años.
‫Solo queríamos mirar a esos pacientes y queremos crear un pequeño diagrama y comenzar a hacer un
‫análisis de datos sobre ellos.
‫Así que crearemos otro marco de datos llamado más de 50, que es igual a nuestro marco de datos de enfermedades cardíacas,
‫que se actualizará un poco aquí.
‫Entonces sabemos cómo se ve.
‫Este es un tipo de flujo de trabajo por el que pasará, mirando su diafragma y diciendo, está bien, mi colega
‫y mis compañeros de equipo y mi jefe quieren saber qué análisis de datos de nuestros pacientes, que tienen más
‫de 50 años.
‫Así que hagámoslo.
‫Podemos acceder a ellos usando la indexación Blueline, por lo que queremos enfermedades cardíacas, de hecho, queremos usar
‫la columna de edad, que es mayor de 50 años.
‫Maravilloso.
‫Y luego queremos echar un vistazo a nuestro conjunto de datos de más de 50.
‫¿Qué nos hemos equivocado aquí?
‫Age Cura, he usado un Cappotelli, eso es correcto.
‫Maravilloso.
‫Y podríamos comprobar la duración de esto.
‫Doscientos ocho, entonces tenemos doscientos ocho versos, aproximadamente 300 del conjunto de datos original, así
‫que está bien.
‫Adelante.
‫Maravilloso.
‫Y nuevamente, hemos eliminado estas dos filas, entonces 37 41 usando nuestra indexación Bulleen.
‫Así que ahora va cero, tres, cuatro, cinco, seis.
‫Pero el resto de las columnas siguen siendo las mismas.
‫¿Qué tal si comenzamos con un diagrama de dispersión de la edad y el colesterol, pero queremos colorearlo con
‫el sabor de la columna Target?
‫Bueno, están pasando muchas cosas allí.
‫Primero veamos el código y luego lo averiguaremos a partir de ahí.
‫Más de 50 tipos de gráficos de puntos equivalen a dispersión.
‫Y luego queremos que X sea igual a la edad que queremos Y es igual que queremos la columna de colesterol, que es
‫esta, dijo, bueno, es la abreviatura de colesterol y luego queremos cubrirlo usando la C, por lo que C es la abreviatura
‫de color por la columna de destino.
‫Así que queremos una dispersión tipo plott.
‫Sí, eso tiene sentido.
‫X edad Y colesterol cultural.
‫Una especie de palabra dura.
‫Joel y Nicola son el objetivo.
‫Veamos qué pasa.
‫De acuerdo, entonces podemos ver lo que está pasando aquí, tenemos a Joel en la pared.
‫Eso tiene sentido.
‫X realmente no nos muestra mucho y C nos está dando este Colaba para mostrarnos eso.
‫Porque Target tiene valores de cero a uno para si alguien tiene una enfermedad cardíaca o no.
‫¿Esto te parece bien?
‫Para mí, no se ve muy bien.
‫Está haciendo lo que queremos que haga.
‫Tiene diferentes puntos aquí si su valor objetivo es cero o uno.
‫Pero no nos muestra nada en el eje X.
‫Y estos colores no son tan buenos.
‫Así que arreglemos un poco las cosas.
‫¿Y cómo podemos hacer eso con nuestro método?
‫Así que este es el método de gráfico circular, a. k. una. trazar directamente desde el marco de datos del pintor con trama.
‫Ahora hagamos nuestro propio método.
‫Vamos a recrear esto, pero usando el método.
‫Así que vamos a figurar.
‫Hemos visto esto antes, subtramas de TLT, y podríamos ir a arreglar los ojos solo para practicar un poco ajustando el tamaño
‫de nuestros dedos y vamos a 10 seis.
‫Queremos una anchura de diez y una altura de seis.
‫Estos están en pulgadas, por cierto, creo, a más de 50 puntos.
‫Y esto se verá muy similar a lo que hemos hecho aquí.
‫Pero hay una pequeña diferencia.
‫Las águilas amables se dispersan.
‫Maravilloso.
‫Ahora, podríamos copiar y pegar, pero no lo haremos porque tenemos
‫el hábito de escribir el código Y es igual a chawl o completo.
‫Digamos que usamos la columna de destino es salud, y luego la última parte es ese parámetro ACSA.
‫Entonces, cuando usamos el método antiguo con pandas, la función plot obtiene este parámetro de Perama.
‫Díganos cómo estamos usando el método Arrow y queremos que grafique estos datos.
‫Sobre este eje, el que acabamos de crear, así que veamos que en los actos de acción se pone un pequeño punto y coma al
‫final.
‫Hermosa.
‫Entonces, lo que hicimos es recrear la misma trama, pero ya se ve un poco mejor.
‫Es más grande porque hemos puesto el parámetro de tamaño de higo allí.
‫Y ahora, debido a que pasamos el método de acceso, ahora tenemos esta columna de edad, que se ha etiquetado
‫como hermosa.
‫En realidad, podríamos darle una oportunidad a este y decir, oye, aumentemos el tamaño de este higo y veamos si hace
‫lo mismo.
‫10 seis.
‫Todavía no tenemos la etiqueta de la edad X allí.
‫Bueno, el método del FMI ya está avanzando.
‫Ahora, lo que podríamos hacer es establecer el límite para que sea un poco más amplio para que podamos tener más espacio en nuestro marco de datos.
‫Así que echemos un vistazo a cómo se ve.
‫Estamos usando el método antiguo.
‫Podemos acceder al acceso aquí y recordar que el acceso es solo este espacio en el que estamos graficando datos.
‫Si volvemos a la figura de nuestra anatomía de una figura de matplotlib o acceso a la trama, ¿es esta parte aquí donde
‫estamos agregando datos mientras que figure.
‫Es todo.
‫Así que volvamos.
‫Queremos X conjunto de puntos x lim.
‫Para tener 45, 100, ¿no podemos averiguar qué hace esto antes de siquiera mirarlo?
‫Así que configure x limb, podríamos hacer shift tab, pero quiero que lo piense.
‫Entonces X establecido, X limn cuarenta y cinco.
‫Cien.
‫Entonces eso es correcto.
‫Si no lo obtuvo, si presiona la pestaña de cambio y lo lee, verá poco.
‫Eso también está bien.
‫En realidad, es bueno comenzar a explorar qué hace la pestaña de cambio.
‫Pero esto va a cambiar las limitaciones de nuestro eje x para que sea de 45 a 100 en lugar de lo que es
‫ahora, que es de 50 a 80.
‫Así que veamos qué pasa.
‫Entonces, ves cómo tenemos mucho más espacio en blanco aquí ahora porque hemos aumentado el límite, pero si
‫no quisiéramos hacer eso, podríamos comentarlo.
‫Y eso se ve un poco mejor.
‫Acabo de dar un ejemplo de cómo podría adaptarse rápidamente a las limitaciones de sus Access si no se ven
‫muy bien.
‫Pero Gotlib generalmente es bastante bueno para crear límites de acceso que se adapten a los datos que esté
‫utilizando.
‫Esta trama está bien, pero definitivamente podría verse mejor.
‫Así que este blanco y negro es algo difícil de conseguir.
‫Esta barra de color realmente no ofrece mucho.
‫Así que tomemos un pequeño descanso allí.
‫Y en el siguiente video haremos que esta trama se vea un poco mejor y construiremos a partir de lo que ya hemos
‫hecho aquí.