Data-Science-For-Beginners/translations/ro/3-Data-Visualization/11-visualization-proportions

Vizualizarea Proporțiilor

Vizualizarea Proporțiilor - Sketchnote de @nitya

În această lecție, vei folosi un set de date axat pe natură pentru a vizualiza proporții, cum ar fi câte tipuri diferite de ciuperci sunt prezente într-un set de date despre ciuperci. Hai să explorăm aceste ciuperci fascinante folosind un set de date obținut de la Audubon, care conține detalii despre 23 de specii de ciuperci cu lamele din familiile Agaricus și Lepiota. Vei experimenta cu vizualizări interesante precum:

• Grafice de tip plăcintă 🥧
• Grafice de tip gogoșă 🍩
• Grafice de tip vafă 🧇

💡 Un proiect foarte interesant numit Charticulator de la Microsoft Research oferă o interfață gratuită de tip drag-and-drop pentru vizualizări de date. În unul dintre tutorialele lor, folosesc și acest set de date despre ciuperci! Așadar, poți explora datele și învăța biblioteca în același timp: Tutorial Charticulator.

Chestionar înainte de lecție

Cunoaște-ți ciupercile 🍄

Ciupercile sunt foarte interesante. Hai să importăm un set de date pentru a le studia:

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

Se afișează un tabel cu date excelente pentru analiză:

clasă	formă pălărie	suprafață pălărie	culoare pălărie	vânătăi	miros	atașare lamele	spațiere lamele	mărime lamele	culoare lamele	formă tulpină	rădăcină tulpină	suprafață tulpină deasupra inelului	suprafață tulpină sub inel	culoare tulpină deasupra inelului	culoare tulpină sub inel	tip voal	culoare voal	număr inele	tip inel	culoare spor	populație	habitat
Otrăvitoare	Convexă	Netedă	Maro	Vânătăi	Pungent	Liber	Apropiate	Înguste	Negru	Lărgită	Egală	Netedă	Netedă	Albă	Albă	Parțial	Alb	Unul	Pandantiv	Negru	Răspândită	Urban
Comestibilă	Convexă	Netedă	Galben	Vânătăi	Migdale	Liber	Apropiate	Largi	Negru	Lărgită	Club	Netedă	Netedă	Albă	Albă	Parțial	Alb	Unul	Pandantiv	Maro	Numeroasă	Iarbă
Comestibilă	Clopot	Netedă	Alb	Vânătăi	Anason	Liber	Apropiate	Largi	Maro	Lărgită	Club	Netedă	Netedă	Albă	Albă	Parțial	Alb	Unul	Pandantiv	Maro	Numeroasă	Pajiști
Otrăvitoare	Convexă	Solzoasă	Alb	Vânătăi	Pungent	Liber	Apropiate	Înguste	Maro	Lărgită	Egală	Netedă	Netedă	Albă	Albă	Parțial	Alb	Unul	Pandantiv	Negru	Răspândită	Urban

Imediat observi că toate datele sunt textuale. Va trebui să convertești aceste date pentru a le putea folosi într-un grafic. De fapt, majoritatea datelor sunt reprezentate ca un obiect:

print(mushrooms.select_dtypes(["object"]).columns)

Rezultatul este:

Index(['class', 'cap-shape', 'cap-surface', 'cap-color', 'bruises', 'odor',
       'gill-attachment', 'gill-spacing', 'gill-size', 'gill-color',
       'stalk-shape', 'stalk-root', 'stalk-surface-above-ring',
       'stalk-surface-below-ring', 'stalk-color-above-ring',
       'stalk-color-below-ring', 'veil-type', 'veil-color', 'ring-number',
       'ring-type', 'spore-print-color', 'population', 'habitat'],
      dtype='object')

Transformă aceste date și convertește coloana 'clasă' într-o categorie:

cols = mushrooms.select_dtypes(["object"]).columns
mushrooms[cols] = mushrooms[cols].astype('category')

edibleclass=mushrooms.groupby(['class']).count()
edibleclass

Acum, dacă afișezi datele despre ciuperci, poți vedea că au fost grupate în categorii conform claselor comestibile/otrăvitoare:

	formă pălărie	suprafață pălărie	culoare pălărie	vânătăi	miros	atașare lamele	spațiere lamele	mărime lamele	culoare lamele	formă tulpină	...	suprafață tulpină sub inel	culoare tulpină deasupra inelului	culoare tulpină sub inel	tip voal	culoare voal	număr inele	tip inel	culoare spor	populație	habitat
clasă
Comestibilă	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	...	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208
Otrăvitoare	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	...	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916

Dacă urmezi ordinea prezentată în acest tabel pentru a crea etichetele categoriei clasă, poți construi un grafic de tip plăcintă:

Plăcintă!

labels=['Edible','Poisonous']
plt.pie(edibleclass['population'],labels=labels,autopct='%.1f %%')
plt.title('Edible?')
plt.show()

Voila, un grafic de tip plăcintă care arată proporțiile acestor date conform celor două clase de ciuperci. Este foarte important să obții ordinea etichetelor corectă, mai ales aici, așa că asigură-te că verifici ordinea în care este construit array-ul de etichete!

Gogoși!

Un grafic de tip gogoșă este o variantă mai interesantă vizual a graficului de tip plăcintă, având un gol în mijloc. Hai să ne uităm la datele noastre folosind această metodă.

Aruncă o privire la diferitele habitate în care cresc ciupercile:

habitat=mushrooms.groupby(['habitat']).count()
habitat

Aici, grupezi datele după habitat. Sunt 7 listate, așa că folosește-le ca etichete pentru graficul de tip gogoșă:

labels=['Grasses','Leaves','Meadows','Paths','Urban','Waste','Wood']

plt.pie(habitat['class'], labels=labels,
        autopct='%1.1f%%', pctdistance=0.85)
  
center_circle = plt.Circle((0, 0), 0.40, fc='white')
fig = plt.gcf()

fig.gca().add_artist(center_circle)
  
plt.title('Mushroom Habitats')
  
plt.show()

Acest cod desenează un grafic și un cerc central, apoi adaugă acel cerc central în grafic. Modifică lățimea cercului central schimbând 0.40 cu o altă valoare.

Graficele de tip gogoșă pot fi ajustate în mai multe moduri pentru a schimba etichetele. Etichetele, în special, pot fi evidențiate pentru o mai bună lizibilitate. Află mai multe în documentație.

Acum că știi cum să grupezi datele și să le afișezi ca plăcintă sau gogoșă, poți explora alte tipuri de grafice. Încearcă un grafic de tip vafă, care este doar o altă modalitate de a explora cantitățile.

Vafe!

Un grafic de tip 'vafă' este o modalitate diferită de a vizualiza cantitățile ca o matrice 2D de pătrate. Încearcă să vizualizezi diferitele cantități de culori ale pălăriilor de ciuperci din acest set de date. Pentru a face acest lucru, trebuie să instalezi o bibliotecă auxiliară numită PyWaffle și să folosești Matplotlib:

pip install pywaffle

Selectează un segment din datele tale pentru a le grupa:

capcolor=mushrooms.groupby(['cap-color']).count()
capcolor

Creează un grafic de tip vafă prin crearea etichetelor și apoi gruparea datelor:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pywaffle import Waffle
  
data ={'color': ['brown', 'buff', 'cinnamon', 'green', 'pink', 'purple', 'red', 'white', 'yellow'],
    'amount': capcolor['class']
     }
  
df = pd.DataFrame(data)
  
fig = plt.figure(
    FigureClass = Waffle,
    rows = 100,
    values = df.amount,
    labels = list(df.color),
    figsize = (30,30),
    colors=["brown", "tan", "maroon", "green", "pink", "purple", "red", "whitesmoke", "yellow"],
)

Folosind un grafic de tip vafă, poți vedea clar proporțiile culorilor pălăriilor din acest set de date despre ciuperci. Interesant, există multe ciuperci cu pălării verzi!

✅ PyWaffle suportă pictograme în cadrul graficelor care folosesc orice pictogramă disponibilă în Font Awesome. Fă câteva experimente pentru a crea un grafic de tip vafă și mai interesant folosind pictograme în loc de pătrate.

În această lecție, ai învățat trei modalități de a vizualiza proporțiile. Mai întâi, trebuie să grupezi datele în categorii și apoi să decizi care este cea mai bună modalitate de a afișa datele - plăcintă, gogoșă sau vafă. Toate sunt delicioase și oferă utilizatorului o imagine instantanee a unui set de date.

🚀 Provocare

Încearcă să recreezi aceste grafice delicioase în Charticulator.

Chestionar după lecție

Recapitulare & Studiu Individual

Uneori nu este evident când să folosești un grafic de tip plăcintă, gogoșă sau vafă. Iată câteva articole de citit pe acest subiect:

https://www.beautiful.ai/blog/battle-of-the-charts-pie-chart-vs-donut-chart

https://medium.com/@hypsypops/pie-chart-vs-donut-chart-showdown-in-the-ring-5d24fd86a9ce

https://www.mit.edu/~mbarker/formula1/f1help/11-ch-c6.htm

https://medium.datadriveninvestor.com/data-visualization-done-the-right-way-with-tableau-waffle-chart-fdf2a19be402

Fă câteva cercetări pentru a găsi mai multe informații despre această decizie dificilă.

Temă

Încearcă în Excel

---

Declinare de responsabilitate:
Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI Co-op Translator. Deși ne străduim să asigurăm acuratețea, vă rugăm să fiți conștienți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa natală ar trebui considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea din utilizarea acestei traduceri.