Візуалізація даних

Опрацювання даних у pandas

Maggie Matsui

Senior Content Developer at DataCamp

Гістограми

import matplotlib.pyplot as plt

dog_pack["height_cm"].hist()

plt.show()

Гістограма зросту собак. Найнижчі — до 20 см, найвищі — 70 см. Найчастіший зріст — між 50 і 60 см.

Гістограми

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

Тая ж гістограма зросту, що й на попередньому слайді, але з 20 вузькими біннами.

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

Та ж гістограма зросту, що й на попередньому слайді, але з пʼятьма широкими біннами.

Стовпчикові діаграми

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

Стовпчикові діаграми

avg_weight_by_breed.plot(kind="bar")

plt.show()

Стовпчикова діаграма середньої маси собак (кг) за породами. Найважчі — сенбернари, найлегші — чихуахуа.

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

Та ж стовпчикова діаграма, що ліворуч, але з доданою назвою «Mean Weight by Dog Breed».

Лінійні графіки

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()

Лінійний графік маси собаки на імʼя Саллі в часі. Маса коливається між 27 і 36 кг.

Обертання підписів осей

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

Той самий лінійний графік маси Саллі, що на попередньому слайді, але підписи на осі x повернуті на 45 градусів за годинниковою стрілкою.

Точкові діаграми

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

Точкова діаграма маси проти зросту собак. Із зростом збільшується й маса. Видно кластери — ймовірно, це породи.

Нашарування графіків

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

plt.show()

Дві гістограми зросту собак на одному графіку. Одна синя, одна помаранчева. Помаранчева перекриває синю, тож важко щось розгледіти.

Додайте легенду

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

Той самий графік із двома гістограмами, що на попередньому слайді, але з легендою. «F» (female) — синя, «M» (male) — помаранчева. Досі важко бачити деталі.

Прозорість

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()

Той самий графік із двома гістограмами, але тепер стовпчики прозорі. Видно сині стовпчики (female), які раніше закривалися помаранчевими (male). Все ще трохи недоладно. Рекомендуємо курси Seaborn — там графіки естетичніші.

Авокадо

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]

Давайте потренуємось!

Опрацювання даних у pandas