Data-Science-For-Beginners/translations/fi/3-Data-Visualization/12-visualization-relationships

Suhteiden visualisointi: Kaikki hunajasta 🍯

Suhteiden visualisointi - Sketchnote by @nitya

Jatkaen tutkimuksemme luontoteemaa, tutustutaan mielenkiintoisiin visualisointeihin, jotka esittävät eri hunajatyyppeihin liittyviä suhteita Yhdysvaltain maatalousministeriön (USDA) datasta johdettujen tietojen perusteella.

Tämä noin 600 kohteen datasetti näyttää hunajantuotannon monissa Yhdysvaltain osavaltioissa. Esimerkiksi voit tarkastella mehiläispesien määrää, tuottoa per pesä, kokonaismäärää, varastoja, hintaa per pauna ja hunajan tuotannon arvoa tietyssä osavaltiossa vuosina 1998–2012, yksi rivi per vuosi jokaiselle osavaltiolle.

Olisi mielenkiintoista visualisoida suhde tietyn osavaltion vuosittaisen tuotannon ja esimerkiksi hunajan hinnan välillä kyseisessä osavaltiossa. Vaihtoehtoisesti voisit visualisoida osavaltioiden hunajantuoton per pesä. Tämä ajanjakso kattaa tuhoisan 'CCD:n' eli 'Colony Collapse Disorderin', joka havaittiin ensimmäisen kerran vuonna 2006 (http://npic.orst.edu/envir/ccd.html), joten datasetti on merkityksellinen tutkittavaksi. 🐝

Ennakkokysely

Tässä oppitunnissa voit käyttää Seaborn-kirjastoa, jota olet käyttänyt aiemmin, visualisoidaksesi muuttujien välisiä suhteita. Erityisen mielenkiintoinen on Seabornin relplot-toiminto, joka mahdollistaa hajontakaavioiden ja viivakaavioiden nopean visualisoinnin 'tilastollisista suhteista', mikä auttaa datatieteilijää ymmärtämään paremmin, miten muuttujat liittyvät toisiinsa.

Hajontakaaviot

Käytä hajontakaaviota näyttääksesi, miten hunajan hinta on kehittynyt vuosittain osavaltioittain. Seabornin relplot ryhmittelee kätevästi osavaltiokohtaiset tiedot ja näyttää datapisteet sekä kategoriselle että numeeriselle datalle.

Aloitetaan datan ja Seabornin tuonnilla:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
honey = pd.read_csv('../../data/honey.csv')
honey.head()

Huomaat, että hunajadatassa on useita mielenkiintoisia sarakkeita, kuten vuosi ja hinta per pauna. Tutkitaan tätä dataa ryhmiteltynä Yhdysvaltain osavaltioittain:

osavaltio	pesämäärä	tuotto/pesä	kokonaistuotanto	varastot	hinta/lb	tuotantoarvo	vuosi
AL	16000	71	1136000	159000	0.72	818000	1998
AZ	55000	60	3300000	1485000	0.64	2112000	1998
AR	53000	65	3445000	1688000	0.59	2033000	1998
CA	450000	83	37350000	12326000	0.62	23157000	1998
CO	27000	72	1944000	1594000	0.7	1361000	1998

Luo perushajontakaavio, joka näyttää hunajan hinnan ja sen alkuperäosavaltion välisen suhteen. Tee y-akselista tarpeeksi korkea, jotta kaikki osavaltiot näkyvät:

sns.relplot(x="priceperlb", y="state", data=honey, height=15, aspect=.5);

Näytä nyt sama data hunajavärisävyillä, jotka kuvaavat hinnan kehitystä vuosien varrella. Voit tehdä tämän lisäämällä 'hue'-parametrin, joka näyttää muutoksen vuosi vuodelta:

✅ Lue lisää Seabornin väripaleteista - kokeile kaunista sateenkaariväripalettia!

sns.relplot(x="priceperlb", y="state", hue="year", palette="YlOrBr", data=honey, height=15, aspect=.5);

Tämän värisävyjen muutoksen avulla näet selvästi vahvan kehityksen hunajan hinnassa vuosien varrella. Jos tarkastelet datan otosta varmistaaksesi (valitse esimerkiksi Arizona), näet hintojen nousun vuosi vuodelta, muutamia poikkeuksia lukuun ottamatta:

osavaltio	pesämäärä	tuotto/pesä	kokonaistuotanto	varastot	hinta/lb	tuotantoarvo	vuosi
AZ	55000	60	3300000	1485000	0.64	2112000	1998
AZ	52000	62	3224000	1548000	0.62	1999000	1999
AZ	40000	59	2360000	1322000	0.73	1723000	2000
AZ	43000	59	2537000	1142000	0.72	1827000	2001
AZ	38000	63	2394000	1197000	1.08	2586000	2002
AZ	35000	72	2520000	983000	1.34	3377000	2003
AZ	32000	55	1760000	774000	1.11	1954000	2004
AZ	36000	50	1800000	720000	1.04	1872000	2005
AZ	30000	65	1950000	839000	0.91	1775000	2006
AZ	30000	64	1920000	902000	1.26	2419000	2007
AZ	25000	64	1600000	336000	1.26	2016000	2008
AZ	20000	52	1040000	562000	1.45	1508000	2009
AZ	24000	77	1848000	665000	1.52	2809000	2010
AZ	23000	53	1219000	427000	1.55	1889000	2011
AZ	22000	46	1012000	253000	1.79	1811000	2012

Toinen tapa visualisoida tätä kehitystä on käyttää kokoa värin sijaan. Värisokeille käyttäjille tämä voi olla parempi vaihtoehto. Muokkaa visualisointiasi näyttämään hinnan nousu pisteen koon kasvuna:

sns.relplot(x="priceperlb", y="state", size="year", data=honey, height=15, aspect=.5);

Näet pisteiden koon kasvavan asteittain.

Onko tämä yksinkertainen tapaus kysynnän ja tarjonnan laista? Ilmastonmuutoksen ja pesäkatojen kaltaisten tekijöiden vuoksi, onko hunajaa vähemmän saatavilla vuosi vuodelta, ja siksi hinta nousee?

Tutkiaksemme korrelaatiota joidenkin datasetin muuttujien välillä, tarkastellaan viivakaavioita.

Viivakaaviot

Kysymys: Onko hunajan hinnassa selvä nousu vuosi vuodelta? Voit helposti selvittää tämän luomalla yksittäisen viivakaavion:

sns.relplot(x="year", y="priceperlb", kind="line", data=honey);

Vastaus: Kyllä, muutamia poikkeuksia lukuun ottamatta vuoden 2003 tienoilla:

✅ Koska Seaborn yhdistää datan yhdeksi viivaksi, se näyttää "useat mittaukset kussakin x-arvossa piirtämällä keskiarvon ja 95 %:n luottamusvälin keskiarvon ympärille". Lähde. Tämä aikaa vievä toiminto voidaan poistaa lisäämällä ci=None.

Kysymys: No, vuonna 2003, näkyykö myös piikki hunajan tarjonnassa? Entä jos tarkastelet kokonaistuotantoa vuosi vuodelta?

sns.relplot(x="year", y="totalprod", kind="line", data=honey);

Vastaus: Ei oikeastaan. Jos tarkastelet kokonaistuotantoa, se näyttää itse asiassa kasvaneen kyseisenä vuonna, vaikka yleisesti ottaen hunajan tuotantomäärä on laskussa näinä vuosina.

Kysymys: Siinä tapauksessa, mikä olisi voinut aiheuttaa piikin hunajan hinnassa vuoden 2003 tienoilla?

Tämän selvittämiseksi voit tutkia facet grid -visualisointia.

Facet gridit

Facet gridit ottavat yhden datasetin osan (tässä tapauksessa voit valita 'vuoden', jotta vältetään liian monien facetien tuottaminen). Seaborn voi sitten tehdä kaavion jokaiselle facetille valituilla x- ja y-koordinaateilla helpottaakseen visuaalista vertailua. Erottuuko vuosi 2003 tässä vertailussa?

Luo facet grid jatkamalla relplot-toiminnon käyttöä, kuten Seabornin dokumentaatiossa suositellaan.

sns.relplot(
    data=honey, 
    x="yieldpercol", y="numcol",
    col="year", 
    col_wrap=3,
    kind="line"
    )

Tässä visualisoinnissa voit verrata pesien tuottoa ja pesämäärää vuosi vuodelta rinnakkain, sarakkeiden wrap-asetuksella 3:

Tämän datasetin osalta mikään ei erityisesti erotu pesien määrän ja niiden tuoton osalta vuosi vuodelta ja osavaltioittain. Onko olemassa toinen tapa tarkastella korrelaatiota näiden kahden muuttujan välillä?

Kaksiviivakaaviot

Kokeile moniviivakaaviota päällekkäin asetetuilla viivakaavioilla, käyttäen Seabornin 'despine'-toimintoa poistamaan kaavioiden ylä- ja oikeat reunat, sekä ax.twinx-toimintoa Matplotlibista. Twinx mahdollistaa kaavion jakamaan x-akselin ja näyttämään kaksi y-akselia. Näytä pesien tuotto ja pesämäärä päällekkäin:

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,6))
lineplot = sns.lineplot(x=honey['year'], y=honey['numcol'], data=honey, 
                        label = 'Number of bee colonies', legend=False)
sns.despine()
plt.ylabel('# colonies')
plt.title('Honey Production Year over Year');

ax2 = ax.twinx()
lineplot2 = sns.lineplot(x=honey['year'], y=honey['yieldpercol'], ax=ax2, color="r", 
                         label ='Yield per colony', legend=False) 
sns.despine(right=False)
plt.ylabel('colony yield')
ax.figure.legend();

Vaikka mikään ei erityisesti erotu vuoden 2003 tienoilla, tämä antaa meille mahdollisuuden päättää oppitunti hieman iloisemmalla nuotilla: vaikka pesien määrä on yleisesti laskussa, pesien määrä näyttää vakiintuvan, vaikka niiden tuotto per pesä on laskussa.

Go, mehiläiset, go!

🐝❤️

🚀 Haaste

Tässä oppitunnissa opit lisää hajontakaavioiden ja facet gridien käytöstä. Haasta itsesi luomaan facet grid käyttäen eri datasettiä, ehkä sellaista, jota käytit aiemmissa oppitunneissa. Huomaa, kuinka kauan niiden luominen kestää ja kuinka tarkasti sinun täytyy harkita, kuinka monta gridia haluat piirtää näillä tekniikoilla.

Jälkikysely

Kertaus & Itseopiskelu

Viivakaaviot voivat olla yksinkertaisia tai melko monimutkaisia. Lue lisää Seabornin dokumentaatiosta eri tavoista rakentaa niitä. Yritä parantaa oppitunnissa luomiasi viivakaavioita dokumentaatiossa mainituilla muilla menetelmillä.

Tehtävä

Sukella mehiläispesään

---

Vastuuvapauslauseke:
Tämä asiakirja on käännetty käyttämällä tekoälypohjaista käännöspalvelua Co-op Translator. Vaikka pyrimme tarkkuuteen, huomioithan, että automaattiset käännökset voivat sisältää virheitä tai epätarkkuuksia. Alkuperäinen asiakirja sen alkuperäisellä kielellä tulisi pitää ensisijaisena lähteenä. Kriittisen tiedon osalta suositellaan ammattimaista ihmiskäännöstä. Emme ole vastuussa väärinkäsityksistä tai virhetulkinnoista, jotka johtuvat tämän käännöksen käytöstä.