Verilerinizi görselleştirme

pandas ile Veri İşleme

Maggie Matsui

Senior Content Developer at DataCamp

Histogramlar

import matplotlib.pyplot as plt

dog_pack["height_cm"].hist()

plt.show()

Köpek yüksekliklerinin histogramı. En kısalar 20 cm'nin altında, en uzunlar 70 cm. En yaygın yükseklik 50-60 cm arası.

Histogramlar

dog_pack["height_cm"].hist(bins=20)
plt.show()

Önceki slayttaki köpek yükseklikleri histogramı, ancak 20 dar kutuyla.

dog_pack["height_cm"].hist(bins=5)
plt.show()

Önceki slayttaki köpek yükseklikleri histogramı, ancak beş geniş kutuyla.

Çubuk grafikleri

avg_weight_by_breed = dog_pack.groupby("breed")["weight_kg"].mean()
print(avg_weight_by_breed)

breed
Beagle         10.636364
Boxer          30.620000
Chihuahua       1.491667
Chow Chow      22.535714
Dachshund       9.975000
Labrador       31.850000
Poodle         20.400000
St. Bernard    71.576923
Name: weight_kg, dtype: float64

Çubuk grafikleri

avg_weight_by_breed.plot(kind="bar")

plt.show()

Irka göre ortalama köpek ağırlıklarının (kg) çubuk grafiği. St. Bernard en ağır, chihuahua en hafif.

avg_weight_by_breed.plot(kind="bar",
    title="Mean Weight by Dog Breed")
plt.show()

Ekranın solundakiyle aynı çubuk grafik, ancak başlık eklenmiş: "Mean Weight by Dog Breed."

Çizgi grafikleri

sully.head()

          date    weight_kg
0   2019-01-31         36.1
1   2019-02-28         35.3
2   2019-03-31         32.0
3   2019-04-30         32.9
4   2019-05-31         32.0

sully.plot(x="date", 
           y="weight_kg", 
           kind="line")
plt.show()

Zaman içinde Sully adlı bir köpeğin ağırlığını gösteren çizgi grafiği. Ağırlık 27 ile 36 kilogram arasında dalgalanır.

Eksen etiketlerini döndürme

sully.plot(x="date", y="weight_kg", kind="line", rot=45)
plt.show()

Önceki slayttakiyle aynı ağırlık çizgi grafiği, ancak x ekseni yazıları saat yönünde kırk beş derece döndürülmüş.

Saçılım grafikleri

dog_pack.plot(x="height_cm", y="weight_kg", kind="scatter")
plt.show()

Köpek ağırlıkları ile yüksekliklerinin saçılım grafiği. Yükseklik arttıkça ağırlık da artar. Bazı kümeler var. Bunlar ırklara karşılık geliyor olabilir.

Grafikleri katmanlama

dog_pack[dog_pack["sex"]=="F"]["height_cm"].hist()
dog_pack[dog_pack["sex"]=="M"]["height_cm"].hist()

plt.show()

Aynı grafikte iki köpek yüksekliği histogramı. Biri mavi, biri turuncu. Turuncu histogram mavinin üstünü kapatıyor; yorumlamak zor.

Açıklama ekleme

dog_pack[dog_pack["sex"]=="F"]["height_cm"].hist()
dog_pack[dog_pack["sex"]=="M"]["height_cm"].hist()
plt.legend(["F", "M"])
plt.show()

Önceki slayttaki iki histogramlı grafiğin aynısı, ancak bir açıklama ekli. "F" (dişi) mavi, "M" (erkek) turuncu. Yine de görmek zor.

Saydamlık

dog_pack[dog_pack["sex"]=="F"]["height_cm"].hist(alpha=0.7)
dog_pack[dog_pack["sex"]=="M"]["height_cm"].hist(alpha=0.7)
plt.legend(["F", "M"])
plt.show()

Önceki slayttaki iki histogramlı grafiğin aynısı, ancak histogramlar artık yarı saydam. Bu, dişi histogramdaki çubukların görülmesini sağlıyor. Hâlâ pek estetik değil. Daha şık grafikler için Seaborn derslerine bakın.

Avokadolar

print(avocados)

            date          type  year  avg_price         size     nb_sold
0     2015-12-27  conventional  2015       0.95        small  9626901.09
1     2015-12-20  conventional  2015       0.98        small  8710021.76
2     2015-12-13  conventional  2015       0.93        small  9855053.66
...          ...           ...   ...        ...          ...         ...
1011  2018-01-21       organic  2018       1.63  extra_large     1490.02
1012  2018-01-14       organic  2018       1.59  extra_large     1580.01
1013  2018-01-07       organic  2018       1.51  extra_large     1289.07

[1014 rows x 6 columns]

Hadi pratik yapalım!

pandas ile Veri İşleme