Explorer les données des marchés fermiers

Améliorer vos visualisations de données en Python

Nick Strayer

Instructor

Premières explorations d'un jeu de données

  • Adopter une vue d'ensemble
  • Afficher un maximum d'infos
  • Ne pas s'attarder sur l'apparence

Une boîte qui s'ouvre

Améliorer vos visualisations de données en Python

Utiliser votre head()

pollution.head()

Sortie de base de la commande Python head avec les types de colonnes indiqués

Améliorer vos visualisations de données en Python
# Just show median
pollution.describe(percentiles=[0.5]
                   # Describe all columns
                   include='all')

Sortie de la fonction describe de pandas : données catégorielles en haut, continues en bas

Améliorer vos visualisations de données en Python
pd.plotting.scatter_matrix(pollution, alpha = 0.2);

Matrice de nuages de points dense des données de pollution montrant des corrélations entre colonnes continues

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Matrice de dispersion des données de pollution avec le nuage CO et NO2 mis en évidence

Améliorer vos visualisations de données en Python

Matrice de dispersion des données de pollution avec les histogrammes marginaux en diagonale mis en évidence

Améliorer vos visualisations de données en Python
markets.head()

Cinq premières lignes des nouvelles données de marchés fermiers avec types de colonnes indiqués

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Explorons nos données

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