Все курсы > Анализ и обработка данных > Занятие 3
В рамках вводного курса мы начали знакомиться с основами описательной статистики, построили первые графики и узнали, что такое EDA. На первом занятии этого курса мы описали этапы решения задачи машинного обучения, и, в частности, рассмотрели основные составляющие исследовательского анализа данных.
Раздел по исследовательскому анализу данных состоит из двух занятий:
- На первом теоретическом занятии мы рассмотрим различные классификации данных, их взаимосвязь с задачами EDA, а также коротко поговорим про четыре библиотеки Питона для построения визуализаций (Matplotlib, Pandas, Seaborn и Plotly Express).
- На втором занятии мы на практике используем полученные знания для системного анализа двух датасетов (параллельно изучив новые инструменты описательной статистики). Кроме того, мы поговорим про технические особенности построения графиков в Matplotlib.
Навыки проведения EDA приобретаются только с практикой, однако я надеюсь, что этот раздел станет достаточно надежной отправной точкой в этом процессе.
Кроме того, добавлю, что про обработку данных (data preprocessing), важный аспект построения модели, мы поговорим в третьем и четвертом разделах курса.
Откроем ноутбук к этому занятию⧉
Классификация данных
Качественные и количественные данные
Начнем с того, что более внимательно посмотрим на существующие типы данных. Их правильное понимание позволит более качественно проводить EDA.
Коротко опишем каждый из типов данных.
Качественные данные
Качественные или категориальные данные (categorical data) описывают принадлежность объекта к определенной группе. Категориальные данные бывают двух видов: номинальные и порядковые.
Номинальные данные
Категории номинальных данных (nominal categorical data) не могут быть упорядочены, их сравнение не имеет смысла. Например, на прошлом занятии мы рассматривали марки автомобилей. Сравнение брендов в отрыве от их характеристик невозможно. То же самое касается типов товаров, жанров музыкальных произведений и т.д.
Приведем пример данных о количестве автомобилей различных марок у дилера.
|
1 2 3 4 5 |
# поместим данные о количестве автомобилей различных марок в датафрейм cars = pd.DataFrame({'model' : ['Renault', 'Hyundai', 'KIA', 'Toyota'], 'stock' : [12, 36, 28, 32]}) cars |
Выведем эти данные с помощью столбчатой диаграммы.
|
1 2 3 |
# обратите внимание, что служебную информацию о графике можно убрать как с помощью plt.show(), # так и с помощью точки с запятой ";" plt.bar(cars.model, cars.stock); |
Порядковые данные
При этом категориям порядковых данных (ordinal categorical data) свойственна внутренняя иерархия, их можно проранжировать. Например, к таким категориям относятся значения шкалы удовлетворенности потребителей (очень доволен, доволен, в целом доволен и т.д.) или возрастные категории (до 18 лет, от 18 до 24 и т.д.).
В качестве примера используем различные оценки, которые поставили потребители.
|
1 2 3 4 |
# соберем данные об уровне удовлетворенности десяти человек satisfaction = pd.DataFrame({'sat_level': ['Good', 'Medium', 'Good', 'Medium', 'Bad', 'Medium', 'Good', 'Medium', 'Medium', 'Bad']}) satisfaction |
Визуализируем эти данные с помощью countplot (используем библиотеку Seaborn).
Типы графиков и технические особенности их построения мы рассмотрим на следующем занятии.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 |
# переведем данные в тип categorical satisfaction.sat_level = pd.Categorical(satisfaction.sat_level, categories = ['Bad', 'Medium', 'Good'], ordered = True) # построим столбчатую диаграмму типа countplot # с количеством оценок в каждой из категорий sns.countplot(x = 'sat_level', data = satisfaction); |
Количественные данные
Количественные признаки, которые также называют числовыми, могут быть дискретными или непрерывными.
Дискретные данные
Дискретные данные (discrete numerical data) принимают строго определенные значения. Например, это может быть количество сотрудников на предприятии или количество бракованных деталей в произведенной партии.
Непрерывные данные
Непрерывные данные (continuous numerical data) всегда выражены неограниченным числом значений. Говоря более точно, они не имеют конечной точности измерений. Примером могут быть измерения каких-либо физических показателей (температура, плотность и т.д.).
Также напомню, что, как мы узнали на прошлом курсе, количественные данные характеризуются определенным распределением, дискретным или непрерывным.
Распределение Пуассона
В качестве примера дискретных данных возьмем новое для нас распределение Пуассона (Poisson discrete distribution), которое используется для моделирования частоты какого-либо события в определенный интервал времени.
$$X \sim P(\lambda) $$
Функция вероятности (pmf, probability mass function) распределения Пуассона описывается следующей формулой.
$$ P(X = k) = \frac{\lambda^k}{k!}e^{-\lambda} \text{,} $$
где
- $k$ — количество событий
- $\lambda$ — матожидание случайной величины (то есть среднее количество событий за интервал времени)
Предположим, что мы исследуем частоту поступающих в колл-центр звонков. Если известно, что в среднем каждую минуту в колл-центр поступает три звонка, и эта случайная величина следует распределению Пуассона, то мы можем воспользоваться функцией np.random.poisson() для моделирования этого процесса.
|
1 2 3 4 5 6 |
# передадим функции np.random.poisson() # матожидание (lam) и желаемое количество экспериментов (size) res = np.random.poisson(lam = 3, size = 1000) # выведем первые 10 значений res[:10] |
|
1 |
array([4, 2, 2, 2, 2, 1, 3, 3, 2, 2]) |
Посмотрим, сколько раз звонили в течение минуты и как часто встречалось такое количество звонков. Другими словами, посмотрим сколько раз могли звонить ноль раз, один раз, два раза и т.д.
|
1 2 3 |
# для этого воспользуемся знакомой нам функцией np.unique() unique, counts = np.unique(res, return_counts = True) unique, counts |
|
1 2 |
(array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 11]), array([ 53, 141, 219, 233, 182, 94, 43, 18, 10, 6, 1])) |
В частности, мы видим, что 53 раза в колл-центр не поступило ни одного звонка, 141 раз поступил один звонок и т.д.). Выведем эту информацию на графике.
|
1 2 3 4 5 6 |
plt.figure(figsize = (10,6)) # перед построением графика переведем значения unique в тип str plt.bar([str(x) for x in unique], counts, width = 0.95) plt.title('Абсолютное распределение частоты звонков в минуту', fontsize = 16) plt.xlabel('number of calls', fontsize = 16) plt.ylabel('count', fontsize = 16); |
Теперь посмотрим, как распределено количество звонков относительно их общего числа.
|
1 2 3 4 5 6 |
plt.figure(figsize = (10,6)) # для этого просто разделим количество звонков в каждом из столбцов на общее число звонков plt.bar([str(x) for x in unique], counts / len(res), width = 0.95) plt.title('Относительное распределение количества звонков в минуту', fontsize = 16) plt.xlabel('количество звонков в минуту', fontsize = 16) plt.ylabel('относительная частота', fontsize = 16); |
Возможно будет полезно вспомнить, какие есть способы преобразования списка чисел в список из строк.
Перейдем к расчету вероятности. Предположим, нас спрашивают, какова вероятность получить более шести звонков в минуту и какова вероятность получить от двух до шести звонков.
|
1 2 |
# разделим число наблюдений, в которых было более шести звонков, на их общее количество np.round(len(res[res > 6])/len(res), 3) |
|
1 |
0.035 |
По большому счету, мы посчитали количество наблюдений в столбцах, где было 7, 8, 9 и 11 звонков в минуту и разделили на их общее количество. Аналогично посчитаем относительное количество наблюдений в столбцах 2, 3, 4, 5 и 6.
|
1 |
np.round(len(res[res <= 6])/len(res) - len(res[res < 2])/len(res), 3) |
|
1 |
0.771 |
Как и в случае с другими распределениями, мы можем воспользоваться библиотекой scipy для того, чтобы построить график и рассчитать теоретическую вероятность случайной величины.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
# построим график теоретической вероятности from scipy.stats import poisson # создадим последовательность целых чисел от 0 до 14 x = np.arange(15) # передадим их в функцию poisson.pmf() # mu в данном случае это матожидание (lambda из формулы) f = poisson.pmf(x, mu = 3) # построим график теоретического распределения, изменив для наглядности его цвет plt.figure(figsize = (10,6)) plt.bar([str(x) for x in x], f, width = 0.95, color = 'green') plt.title('Теоретическое распределение количества звонков в минуту', fontsize = 16) plt.xlabel('количество звонков в минуту', fontsize = 16) plt.ylabel('относительная частота', fontsize = 16); |
Теперь воспользуемся функцией poisson.cdf(), то есть функцией распределения (cumulative distribution function), для расчета теоретической вероятности получить более шести звонков в минуту и вероятности получить от двух до шести звонков.
Напомню, что функция распределения рассчитывает вероятность P того, что случайная величина X примет значение меньшее или равное $k$.
$$ cdf = P(X \leq k) $$
Например, рассчитаем вероятность получения нуля звонков или одного звонка в час.
|
1 2 |
# на графике это сумма площадей первого и второго столбцов poisson.cdf(1, 3).round(3) |
|
1 |
0.199 |
Теперь перейдем к решению исходной задачи.
|
1 2 3 |
# найдем площадь столбцов до шести звонков в минуту включительно # и вычтем результат из единицы np.round(1 - poisson.cdf(6, 3), 3) |
|
1 |
0.034 |
|
1 2 3 |
# для выполнения второго задания вычтем площадь столбцов ноль и один # из площади столбцов до шестого включительно np.round(poisson.cdf(6, 3) - poisson.cdf(1, 3), 3) |
|
1 |
0.767 |
Как мы видим, полученная ранее эмпирическая вероятность достаточно близка к теоретическим расчетам. Напомню, это возможно благодаря закону больших чисел.
Примером непрерывных количественных данных может служить рост человека, который, как мы уже знаем, следует нормальному распределению.
Перекрестные данные, временные ряды и панельные данные
Еще одной классификацией данных является разделение на перекрестные данные, временные ряды и панельные данные.
Перекрестные данные
Примером перекрестных данных (cross-sectional data) могут быть расходы на здравоохранение и образование на душу населения и одного учащегося соответственно в трех странах мира в 2019 году.
|
1 2 3 4 5 6 7 |
# создадим датафрейм с данными по Франции, Бельгии и Испании csect = pd.DataFrame({'countries' : ['France', 'Belgium', 'Spain'], 'healthcare' : [4492, 5428, 3616], 'education': [9210, 10869, 6498]}) # посмотрим на результат csect |
Теперь выведем данные на графике.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 |
# зададим размер фигуры для обоих графиков plt.figure(figsize = (12,5)) # используем функцию plt.subplot() для создания первого графика (index = 1) # передаваемые параметры: nrows, ncols, index plt.subplot(1, 2, 1) # построим столбчатую диаграмму для здравоохранения plt.bar(csect.countries, csect.healthcare) plt.title('Здравоохранение', fontsize = 14) plt.xlabel('Страны', fontsize = 12) plt.ylabel('Доллары США на душу населения', fontsize = 12) # создадим второй график (index = 2) # параметры можно передать одним числом plt.subplot(122) # построим столбчатую диаграмму для образования plt.bar(csect.countries, csect.education, color = 'orange') plt.title('Образование', fontsize = 14) plt.xlabel('Страны', fontsize = 12) plt.ylabel('Евро на одного учащегося', fontsize = 12) # отрегулируем пространство между графиками plt.subplots_adjust(wspace = 0.4) # зададим общий график plt.suptitle('Расходы на здравоохранение и образование в 2019 году ', fontsize = 16) # выведем результат plt.show() |
Временные ряды
Расходы на здравоохранение и образование одной страны, но на протяжении десяти лет будут считаться временными рядами (time-series).
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
# создадим временной ряд расходов на здравоохранение во Франции с 2010 по 2019 годы tseries = pd.DataFrame({'year' : [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019], 'healthcare' : [4598, 4939, 4651, 4902, 4999, 4208, 4268, 4425, 4690, 4492]}) # превратим год в объект datetime tseries.year = pd.to_datetime(tseries.year, format = '%Y') # и сделаем этот столбец индексом tseries.set_index('year', drop = True, inplace = True) # посмотрим на результат tseries |
Выведем эти данные с помощью линейного графика.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
# зададим размер графика plt.figure(figsize = (12,5)) # дополнительно укажем цвет, толщину линии и вид маркера plt.plot(tseries, color = 'green', linewidth = 2, marker = 'o') # добавим подписи к осям и заголовок plt.xlabel('Годы', fontsize = 14) plt.ylabel('Доллары США', fontsize = 14) plt.title('Расходы на здравоохранение на душу населения во Франции с 2010 по 2019 год', fontsize = 14) # выведем результат plt.show() |
Панельные данные
Теперь, если объединить анализ расходов на здравоохранение по нескольким странам (перекрестные данные) с измерением этих данных во времени (временные ряды), мы получим то, что принято называть панельными данными (panel data).
Создание датафрейма с панельными данными
Для создания датафрейма с панельными данными вначале передадим в функцию pd.DataFrame() словарь, в котором будет один столбец. В этом столбце поочередно укажем расходы на здравоохранение на душу населения для Франции, Бельгии и Испании в период с 2015 по 2019 годы.
|
1 2 |
# первые пять цифр относятся к Франции, вторые пять - к Бельгии, третьи пять - к Испании pdata = pd.DataFrame({'healthcare' : [4208, 4268, 4425, 4690, 4492, 4290, 4323, 4618, 4913, 4960, 2349, 2377, 2523, 2736, 2542]}) |
Теперь подготовим кортежи для создания иерархического индекса и передадим их в функцию pd.MultiIndex.from_tuples(). После этого обновим атрибут index и выведем результат.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 |
# создадим кортежи для иерархического индекса rows = [('France', '2015'), ('France', '2016'), ('France', '2017'), ('France', '2018'), ('France', '2019'), ('Belgium', '2015'), ('Belgium', '2016'), ('Belgium', '2017'), ('Belgium', '2018'), ('Belgium', '2019'), ('Spain', '2015'), ('Spain', '2016'), ('Spain', '2017'), ('Spain', '2018'), ('Spain', '2019')] # передадим кортежи в функцию pd.MultiIndex.from_tuples(), # указав названия уровней индекса custom_multindex = pd.MultiIndex.from_tuples(rows, names = ['country', 'year']) # сделаем custom_multindex индексом датафрейма с панельными данными pdata.index = custom_multindex # посмотрим на результат pdata |
Как мы видим, панельные данные — это трехмерный массив, в котором первым измерением являются субъекты наблюдения (в нашем случае, страны), вторым — временные периоды, а третьим — признаки.
Таким образом, можно сказать, что перекрестные данные и временные ряды являются частным случаем панельных данных для одного временного периода или одного субъекта исследования соответственно.
Интересно, что название библиотеки Pandas происходит как раз от словосочетания «панельные данные» (panel data).
Остается их визуализировать.
Визуализация панельных данных
Вначале превратим трехмерный массив обратно в двумерный с помощью метода .unstack().
|
1 2 3 4 5 |
# сделаем данные по странам (index level = 0) отдельными столбцами pdata_unstacked = pdata.healthcare.unstack(level = 0) # метод .unstack() выстроит столбцы в алфавитном порядке pdata_unstacked |
Теперь мы можем вывести эти данные на одном графике.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
# зададим размер графика plt.figure(figsize = (10,5)) # построим три кривые pdata_unstacked.Belgium.plot(linewidth = 2, marker = 'o', label = 'Бельгия') pdata_unstacked.France.plot(linewidth = 2, marker = 'o', label = 'Франция') pdata_unstacked.Spain.plot(linewidth = 2, marker = 'o', label = 'Испания') # дополним подписями к осям, заголовком и легендой plt.xlabel('Годы', fontsize = 14) plt.ylabel('Доллары США', fontsize = 14) plt.title('Расходы на здравоохранение на душу населения в Бельгии, Франции и Испании с 2015 по 2019 годы', fontsize = 14) plt.legend(loc = 'center left', prop = {'size': 14}) plt.show() |
Кроме того, с помощью параметра subplots = True метода .plot() мы можем разместить эти данные на трех подграфиках (в этот раз используем столбцатую диаграмму).
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 |
pdata_unstacked.plot(kind = 'bar', # создадим столбчатые диаграммы, subplots = True, # которые разместим на подграфиках layout = (1, 3), # на сетке из одной строки и трех столбцов rot = 0, # сделаем подписи по оси x горизонтальными figsize = (13, 5), # зададим внешний размер для трех графиков sharey = True, # важно иметь одинаковую шкалу по оси y для сравнения расходов fontsize = 11, # зададим размер шрифта единиц измерения по обеим шкалам и width = 0.8, # ширину столбцов xlabel = '', # кроме того, уберем подписи к годам ylabel = 'доллары США', # поставим подпись по оси y legend = None, # уберем легенду title = ['Бельгия', 'Франция', 'Испания']) # пропишем названия столбцов по-русски # отрегулируем ширину между графиками plt.subplots_adjust(wspace = 0.1) # добавим общий заголовок plt.suptitle('Расходы на здравоохранение с 2015 по 2019 годы', fontsize = 16); |
Замечу, что в последующих разделах мы будем рассматривать только перекрестные данные и временные ряды.
Одномерный и многомерный анализ
В соответствии с еще одной классификацией данные предполагают одномерный и многомерный анализ.
При одномерном анализе (univariate analysis) мы сосредоточены на изучении одного единственного показателя. Многомерный анализ (multivariate analysis) предполагает, что мы изучаем сразу несколько признаков.
Представленные выше перекрестные данные с расходами на здравоохранение и образование — это пример многомерного анализа. Временной ряд и панельные данные, касающиеся только расходов на здравоохранение — это одномерный анализ.
Для наглядности приведем пример многомерных временных рядов (multivariate time series) и панельных данных (multivariate panel data).
Многомерный временной ряд
Создадим временной ряд расходов на здравоохранение во Франции на душу населения в долларах с 2010 по 2019 годы и приведем процент ВВП, потраченный на образование, за аналогичный период.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
# подготовим данные tseries_mult = pd.DataFrame({'year' : [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019], 'healthcare' : [4598, 4939, 4651, 4902, 4999, 4208, 4268, 4425, 4690, 4492], 'education' : [5.69, 5.52, 5.46, 5.50, 5.51, 5.46, 5.48, 5.45, 5.41, 6.62]}) # превратим год в объект datetime tseries_mult.year = pd.to_datetime(tseries_mult.year, format = '%Y') # и сделаем этот столбец индексом tseries_mult.set_index('year', drop = True, inplace = True) # посмотрим на результат tseries_mult |
Многомерные панельные данные
Теперь добавим расходы на образование в панельные данные.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 |
# вначале создадим датафрейм с данными расходов на здравоохранение и образование трех стран с 2015 по 2019 годы pdata_mult = pd.DataFrame({'healthcare, per capita' : [4208, 4268, 4425, 4690, 4492, 4290, 4323, 4618, 4913, 4960, 2349, 2377, 2523, 2736, 2542], 'education, % of GDP' : [5.46, 5.48, 5.45, 5.41, 6.62, 6.45, 6.46, 6.43, 6.38, 6.40, 4.29, 4.23, 4.21, 4.18, 4.26]}) # создадим кортежи для иерархического индекса rows = [('France', '2015'), ('France', '2016'), ('France', '2017'), ('France', '2018'), ('France', '2019'), ('Belgium', '2015'), ('Belgium', '2016'), ('Belgium', '2017'), ('Belgium', '2018'), ('Belgium', '2019'), ('Spain', '2015'), ('Spain', '2016'), ('Spain', '2017'), ('Spain', '2018'), ('Spain', '2019')] # передадим кортежи в функцию pd.MultiIndex.from_tuples(), # указав названия уровней индекса custom_multindex = pd.MultiIndex.from_tuples(rows, names = ['country', 'year']) # сделаем custom_multindex индексом датафрейма с панельными данными pdata_mult.index = custom_multindex # посмотрим на результат pdata_mult |
Таким образом, очевидно, что все три предложенные классификации могут описывать одни и те же данные.
Теперь давайте свяжем описанные выше классификации с задачами EDA.
Задачи EDA
В ходе исследовательского анализа данных нам необходимо решить три основные задачи:
- описать данные;
- найти различия;
- выявить закономерности.
Подробнее поговорим про каждую из них.
Описание данных
Описание данных предполагает одномерный анализ, потому что мы каждый раз работаем только с одним признаком. В категориальных данных мы, прежде всего, находим уникальные категории и оцениваем количество в каждой из них.
Анализ количественной переменной предполагает оценку среднего, стандартное отклонение, диапазон, персентили и другие показатели, характеризующие распределение числового признака.
Нахождение различий
Нахождение различий — это многомерный анализ, потому что в нем учавствуют два или более признаков. В частности, мы можем выявить отличия одного качественного признака под влиянием другого. Например, в датасете «Титаник», к которому мы вновь обратимся на следующем занятии, можно посмотреть, как связана выживаемость пассажира с принадлежностью к первому, второму и третьему классам.
Возможно нахождение различий количественного признака в разрезе определенной категории. Например, в том же датасете мы посмотрим на распределение возраста в зависимости от пола.
Выявление закономерностей
Закономерности или взаимосвязи в данных могут быть выявлены между двумя количественными признаками. Например, в датасете Tips («чаевые»), который мы также будем использовать для иллюстрации процесса EDA, мы можем попыться обнаружить взаимосвязь между размером счета и оставленными чаевыми.
Теперь про технические средства, которые нам понадобятся.
Какие библиотеки мы будем использовать
В рамках сегодняшнего занятия мы детально познакомимся с четырьмя библиотеками.
Библиотека Matplotlib
Стиль MATLAB
Библиотека Matplotlib, а точнее, ее модуль pyplot позволяет строить графики через команды, схожие с командами языка MATLAB⧉. В этом случае для построения графика мы записываем серию команд, преобразовывающих каким-либо образом ту или иную часть графика.
Сравните код в MATLAB для построения графика синусоиды и соответствующий код на Питоне с использованием библиотеки Matplotlib.
|
1 2 3 4 5 |
fplot(@sin) grid on title('sin(x)') xlabel('x'); ylabel('y'); |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
# зададим последовательность от -5 до 5 с шагом 0,1 x = np.arange(-5, 5, 0.1) # построим график синусоиды plt.plot(x, np.sin(x)) # зададим заголовок, подписи к осям и сетку plt.title('sin(x)') plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.grid(); |
Объектно-ориентированный подход
Кроме того, библиотека Matplotlib предполагает использование принципов объектно-ориентированного программирования. В Matplotlib есть два класса:
- figure — класс-контейнер для хранения подграфиков;
- axes — подграфики внутри контейнера.
Рассмотрим эти классы на практике.
|
1 2 3 4 5 |
# создадим объект класса figure fig = plt.figure() # и посмотрим на его тип print(type(fig)) |
|
1 2 |
<class 'matplotlib.figure.Figure'> <Figure size 432x288 with 0 Axes> |
Обратите внимание, что пока у объекта fig ‘0 axes’, то есть контейнер мы создали, а подграфики — еще нет.
|
1 2 3 4 5 6 7 |
# применим метод .add_subplot() для создания подграфика (объекта ax) # напомню, что первые два параметра задают количество строк и столбцов, # третий параметр - это индекс (порядковый номер подграфика) ax = fig.add_subplot(2, 1, 1) # посмотрим на тип этого объекта print(type(ax)) |
|
1 |
<class 'matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot'> |
Выведем информацию о количестве подграфиков с помощью атрибута number объекта fig.
|
1 |
fig.number |
|
1 |
1 |
Приведем пример наполнения подграфиков.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 |
# вначале создаем объект figure, указываем размер объекта fig = plt.figure(figsize = (8,6)) # и его заголовок с помощью метода .suptitle() fig.suptitle('Figure object') # можно и plt.suptitle('Figure object') # внутри него создаем первый объекта класса axes ax1 = fig.add_subplot(2, 2 ,1) # к этому объекту можно применять различные методы ax1.set_title('Axes object 1') # и второй (напомню, параметры можно передать без запятых) ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) ax2.set_title('Axes object 2') # выведем результат plt.show() |
Способы создания подграфиков, а также настройку отдельных элементов графиков мы разберем на следующем занятии.
Библиотека Pandas
Когда мы работаем с датафреймами, зачастую бывает удобно строить графики непосредственно в библиотеке Pandas, в частности, с помощью метода .plot(). «Под капотом» библиотека Pandas использует объекты библиотеки Matplotilb для построения графиков.
|
1 2 |
# в этом несложно убедиться с помощью функции type() type(tseries.plot()) |
|
1 |
matplotlib.axes._axes.Axes |
Библиотека Seaborn
Библиотека Seaborn представляет собой надстройку над библиотекой Matplotlib и прекрасно интегрирована в датафреймы. Seaborn позволяет строить графики, используя меньшее количество кода, чем Matplotlib.
Примеры создания графиков с seaborn приведены выше.
В целом Pandas и Seaborn удобно использовать для быстрого построения визуализаций и исследования данных. Matplotlib чаще используется в тех случаях, когда необходима гораздо более тонкая настройка графиков.
Модуль Plotly Express
Модуль Plotly Express библиотеки Plotly отличается тем, что позволяет строить интерактивные графики. По сути, это небольшие веб-приложения. Plotly Express обычно импортируется как px.
Рассмотрим несложный пример построения графика.
|
1 2 3 4 5 6 7 8 |
# по оси x разместим страны, по оси y - признаки # параметр barmode = 'group' указывает, # что столбцы образования и здравоохранения нужно разместить рядом, # а не внутри одного столбца (stacked) px.bar(csect, x = 'countries', y = ['healthcare', 'education'], barmode = 'group') |
Подведем итог
На сегодняшнем занятии мы рассмотрели различные классификации данных. В частности, мы вновь обратились к качественным и количественным переменным, посмотрели на различия между перекрестными данными, временными рядами и панельными данными. Мы также узнали про многомерный и одномерный анализ данных.
Кроме того, мы поговорили про задачи исследовательского анализа данных и перечислили библиотеки, позволяющие визуализировать данные.
В качестве дополнительного материала мы детально рассмотрели распределение Пуассона.
Вопросы для закрепления
Вопрос. В чем различие между перекрестными данными, временными рядами и панельными данными?
Посмотреть правильный ответ
Ответ: перекрестные данные — это измерения показателя без привязки ко времени; временные ряды, наоборот, всегда учитывают фактор времени при оценке какого-либо явления; панельные данные объединяют два этих способа.
Вопрос. Какие задачи решаются в процессе исследовательского анализа данных?
Посмотреть правильный ответ
Ответ: (1) в первую очередь, нам необходимо описать качественные и количественные переменные нашего дасета, (2) во-вторых, мы ищем различия либо между двумя качественными, либо между качественной и количественной переменными, (3) наконец, имея две количественные переменные мы можем попытаться выявить зависимость между ними.
Вопрос. О каких библиотеках для визуализации шла речь на сегодняшнем занятии?
Посмотреть правильный ответ
Ответ: на занятии мы упомянули библиотеку Matplotlib и два подхода к ее использованию: в стиле языка MATLAB и с использованием объектно-ориентированного подхода; кроме того мы сказали, что будем использовать графическую часть библиотеки Pandas, а также библиотеки Seaborn и Plotly Express.
Теперь перейдем к практической части раздела и применим системный подход к анализу двух датасетов.