Визуализация данных

Работа с данными в pandas

Maggie Matsui

Senior Content Developer at DataCamp

Гистограммы

import matplotlib.pyplot as plt

dog_pack["height_cm"].hist()

plt.show()

Гистограмма роста собак. Самые маленькие собаки ниже 20 см, самые высокие — 70 см. Наиболее распространённый рост — от 50 до 60 см.

Гистограммы

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

Та же гистограмма роста собак, что и на предыдущем слайде, но теперь с 20 узкими столбцами.

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

Та же гистограмма роста собак, но теперь с пятью широкими столбцами.

Столбчатые диаграммы

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

Столбчатые диаграммы

avg_weight_by_breed.plot(kind="bar")

plt.show()

Столбчатая диаграмма средней массы собак в килограммах по породам. Сенбернары — самые тяжёлые, чихуахуа — самые лёгкие.

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

Та же столбчатая диаграмма, но с добавленным заголовком «Mean Weight by Dog Breed».

Линейные графики

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()

Линейный график изменения веса собаки по кличке Салли во времени. Вес колеблется от 27 до 36 килограммов.

Поворот подписей осей

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

Тот же линейный график веса Салли, но подписи по оси x повёрнуты на 45 градусов по часовой стрелке.

Точечные диаграммы

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

Точечная диаграмма веса собак в зависимости от роста. С увеличением роста вес также растёт. Видны отдельные кластеры — возможно, они соответствуют породам.

Наложение графиков

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

plt.show()

На одном графике показаны две гистограммы роста собак: синяя и оранжевая. Оранжевая перекрывает синюю, что затрудняет восприятие данных.

Добавление легенды

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

Тот же график с двумя гистограммами, но теперь с легендой: «F» (самки) отмечено синим, «M» (самцы) — оранжевым. Данные по-прежнему сложно различить.

Прозрачность

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()

Тот же график с двумя гистограммами, но теперь они полупрозрачные. Это позволяет видеть столбцы женской гистограммы, которые раньше перекрывались мужской. Визуально всё ещё не очень аккуратно — для более красивых графиков рекомендуем курсы по Seaborn.

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 потренируемся!

Работа с данными в pandas