Mengeksplorasi pola

Meningkatkan Visualisasi Data Anda di Python

Nick Strayer

Instructor

Menggali lebih dalam

Menyelidiki korelasi
Apakah korelasi dipengaruhi pembaur?
Ada yang mengejutkan?

Sebuah sekop menggali tanah

Audiens sasaran

Dibagikan ke rekan
Bijak dalam keputusan desain
Ingat, mereka tidak sesering Anda dengan data

Figur kartun memberi presentasi umum kepada rekan kerja

sns.regplot('NO2', 'CO', ci=False, data=pollution,

            # Lower opacity of points
            scatter_kws={'alpha':0.2, 'color':'grey'} )

Scatter plot nilai NO2 dan CO dengan garis regresi sederhana

Memprofilkan pola

Menemukan pola menarik
Bagaimana cepat mengeksplor dan menjelaskannya?
Gunakan teks!

Dua klaster titik berbeda dalam scatterplot tanpa label

Gunakan scatter berteks untuk id outlier

Scatter plot tanpa label untuk nilai rata-rata SO2 dan CO di Denver dengan outlier jelas di kanan atas

Scatter plot berlabel untuk nilai rata-rata SO2 dan CO di Denver dengan outlier jelas di kanan atas, diberi label Januari

g = sns.scatterplot("SO2","CO", data=long_beach_avgs)

# Iterate over the rows of our data
for _, row in long_beach_avgs.iterrows():
    # Unpack columns from row
    month, SO2, CO = row

    # Draw annotation in correct place
    g.annotate(month, (SO2,CO))


plt.title('Long Beach avg SO2 by CO')

Scatter plot berlabel untuk rata-rata SO2 dan CO di Long Beach per bulan

Mari kita telusuri

Meningkatkan Visualisasi Data Anda di Python