Visualisez toutes vos données : diagrammes « bee swarm »

Réflexion statistique en Python (Partie 1)

Justin Bois

Teaching Professor at the California Institute of Technology

Résultats des États pivots américains, 2008

ch1-3.003.png

1 Données extraites de Data.gov (https://www.data.gov/)
Réflexion statistique en Python (Partie 1)

Résultats des États pivots américains, 2008

ch1-3.005.png

1 Données extraites de Data.gov (https://www.data.gov/)
Réflexion statistique en Python (Partie 1)

Biais de découpage en classes

  • La même donnée peut sembler différente selon le choix des classes
Réflexion statistique en Python (Partie 1)

Diagramme « bee swarm »

ch1-3.009.png

1 Données extraites de Data.gov (https://www.data.gov/)
Réflexion statistique en Python (Partie 1)

Organisation du cadre de données

ch1-3_v2.011.png

1 Données extraites de Data.gov (https://www.data.gov/)
Réflexion statistique en Python (Partie 1)

Organisation du cadre de données

ch1-3_v2.012.png

Réflexion statistique en Python (Partie 1)

Organisation du cadre de données

ch1-3_v2.013.png

Réflexion statistique en Python (Partie 1)

Générer un diagramme « bee swarm »

_ = sns.swarmplot(x='state', y='dem_share', data=df_swing)
_ = plt.xlabel('state')
_ = plt.ylabel('percent of vote for Obama')
plt.show()
Réflexion statistique en Python (Partie 1)

Résultats des États pivots américains, 2008

ch1-3_v2.018.png

1 Données extraites de Data.gov (https://www.data.gov/)
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Passons à la pratique !

Réflexion statistique en Python (Partie 1)

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