Compararea grupurilor

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

Nick Strayer

Instructor

Ce înseamnă acest lucru?

  • Valorile sunt în general mai mari?

  • Distribuția valorilor este mai largă? Mai îngustă?

  • Esențial pentru reprezentarea datelor

grupuri de persoane stând împreună

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

compararea claselor cu grafice de densitate kernel

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

nuclee care se suprapun pentru a forma KDE

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python
pollution_nov = pollution[pollution.month == 10]

sns.kdeplot(pollution_nov[pollution_nov.city == 'Denver'].O3, color = 'red')
sns.kdeplot(pollution_nov[pollution_nov.city != 'Denver'].O3)

Două KDE suprapuse

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python
# Enable rugplot
sns.kdeplot(pollution_nov[pollution_nov.city == 'Denver'].O3, color='red')
sns.rugplot(pollution_nov[pollution_nov.city == 'Denver'].O3, color='red')
sns.kdeplot(pollution_nov[pollution_nov.city != 'Denver'].O3)

Două KDE suprapuse cu un rug plot

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

Multe KDE suprapuse

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

Grafice beeswarm abstracte pe mai multe axe

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python
pollution_nov = pollution[pollution.month == 10]

sns.swarmplot(y="city", x="O3", data=pollution_nov, size=4)
plt.xlabel("Ozone (O3)")

Grafic beeswarm pentru poluarea cu O3

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

Să comparăm!

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

Preparing Video For Download...