17 KiB

Raw Blame History

การแสดงสัดส่วนข้อมูล


การแสดงสัดส่วนข้อมูล - ภาพสเก็ตช์โดย @nitya

ในบทเรียนนี้ คุณจะใช้ชุดข้อมูลที่เกี่ยวกับธรรมชาติในการแสดงสัดส่วน เช่น จำนวนชนิดของเห็ดที่ปรากฏในชุดข้อมูลเกี่ยวกับเห็ด ลองสำรวจเห็ดที่น่าสนใจเหล่านี้โดยใช้ชุดข้อมูลจาก Audubon ซึ่งมีรายละเอียดเกี่ยวกับเห็ดมีครีบ 23 สายพันธุ์ในตระกูล Agaricus และ Lepiota คุณจะได้ทดลองสร้างภาพข้อมูลที่น่าสนใจ เช่น:

แผนภูมิวงกลม 🥧
แผนภูมิวงแหวน 🍩
แผนภูมิแบบวาฟเฟิล 🧇

💡 โครงการที่น่าสนใจมากชื่อ Charticulator โดย Microsoft Research มีอินเทอร์เฟซแบบลากและวางสำหรับการสร้างภาพข้อมูลฟรี ในหนึ่งในบทเรียนของพวกเขา พวกเขาใช้ชุดข้อมูลเห็ดนี้ด้วย! คุณสามารถสำรวจข้อมูลและเรียนรู้ไลบรารีไปพร้อมกัน: บทเรียน Charticulator

แบบทดสอบหลังบทเรียน

ทำความรู้จักกับเห็ด 🍄

เห็ดเป็นสิ่งที่น่าสนใจมาก ลองนำเข้าชุดข้อมูลเพื่อศึกษา:

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

ตารางจะถูกพิมพ์ออกมาพร้อมข้อมูลที่ยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์:

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
Poisonous	Convex	Smooth	Brown	Bruises	Pungent	Free	Close	Narrow	Black	Enlarging	Equal	Smooth	Smooth	White	White	Partial	White	One	Pendant	Black	Scattered	Urban
Edible	Convex	Smooth	Yellow	Bruises	Almond	Free	Close	Broad	Black	Enlarging	Club	Smooth	Smooth	White	White	Partial	White	One	Pendant	Brown	Numerous	Grasses
Edible	Bell	Smooth	White	Bruises	Anise	Free	Close	Broad	Brown	Enlarging	Club	Smooth	Smooth	White	White	Partial	White	One	Pendant	Brown	Numerous	Meadows
Poisonous	Convex	Scaly	White	Bruises	Pungent	Free	Close	Narrow	Brown	Enlarging	Equal	Smooth	Smooth	White	White	Partial	White	One	Pendant	Black	Scattered	Urban

ทันทีที่คุณเห็นข้อมูล คุณจะสังเกตได้ว่าข้อมูลทั้งหมดเป็นข้อความ คุณจะต้องแปลงข้อมูลนี้เพื่อให้สามารถใช้ในแผนภูมิได้ ข้อมูลส่วนใหญ่ในความเป็นจริงถูกแสดงเป็นออบเจ็กต์:

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

ผลลัพธ์คือ:

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')

นำข้อมูลนี้มาแปลงคอลัมน์ 'class' ให้เป็นหมวดหมู่:

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

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

ตอนนี้ หากคุณพิมพ์ข้อมูลเห็ดออกมา คุณจะเห็นว่ามันถูกจัดกลุ่มเป็นหมวดหมู่ตามคลาสที่แบ่งเป็นเห็ดมีพิษ/เห็ดกินได้:

	cap-shape	cap-surface	cap-color	bruises	odor	gill-attachment	gill-spacing	gill-size	gill-color	stalk-shape	...	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
class
Edible	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	...	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208	4208
Poisonous	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	...	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916	3916

หากคุณทำตามลำดับที่นำเสนอในตารางนี้เพื่อสร้างป้ายหมวดหมู่ของคลาส คุณสามารถสร้างแผนภูมิวงกลมได้:

วงกลม!

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

และนี่คือแผนภูมิวงกลมที่แสดงสัดส่วนข้อมูลตามคลาสของเห็ดสองประเภทนี้ สิ่งสำคัญคือการจัดลำดับป้ายให้ถูกต้อง โดยเฉพาะในกรณีนี้ ดังนั้นอย่าลืมตรวจสอบลำดับของอาร์เรย์ป้าย!

วงแหวน!

แผนภูมิวงกลมที่ดูน่าสนใจมากขึ้นคือแผนภูมิวงแหวน ซึ่งเป็นแผนภูมิวงกลมที่มีรูตรงกลาง ลองดูข้อมูลของเราโดยใช้วิธีนี้

ดูที่แหล่งที่อยู่อาศัยต่าง ๆ ที่เห็ดเติบโต:

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

ที่นี่ คุณกำลังจัดกลุ่มข้อมูลตามแหล่งที่อยู่อาศัย มีทั้งหมด 7 แหล่งที่อยู่อาศัย ใช้สิ่งเหล่านี้เป็นป้ายสำหรับแผนภูมิวงแหวน:

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()

โค้ดนี้สร้างแผนภูมิและวงกลมตรงกลาง จากนั้นเพิ่มวงกลมตรงกลางในแผนภูมิ ปรับความกว้างของวงกลมตรงกลางโดยเปลี่ยน 0.40 เป็นค่าอื่น

แผนภูมิวงแหวนสามารถปรับแต่งได้หลายวิธีเพื่อเปลี่ยนป้าย ป้ายโดยเฉพาะสามารถเน้นเพื่อให้อ่านง่ายขึ้น เรียนรู้เพิ่มเติมใน เอกสาร

ตอนนี้คุณรู้วิธีจัดกลุ่มข้อมูลและแสดงผลเป็นวงกลมหรือวงแหวนแล้ว คุณสามารถสำรวจแผนภูมิประเภทอื่นได้ ลองแผนภูมิแบบวาฟเฟิล ซึ่งเป็นวิธีการแสดงปริมาณที่แตกต่างออกไป

วาฟเฟิล!

แผนภูมิแบบ 'วาฟเฟิล' เป็นวิธีการแสดงปริมาณในรูปแบบอาร์เรย์ 2 มิติของสี่เหลี่ยม ลองแสดงปริมาณสีของหมวกเห็ดในชุดข้อมูลนี้ ในการทำเช่นนี้ คุณต้องติดตั้งไลบรารีช่วยเหลือชื่อ PyWaffle และใช้ Matplotlib:

pip install pywaffle

เลือกส่วนหนึ่งของข้อมูลเพื่อจัดกลุ่ม:

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

สร้างแผนภูมิแบบวาฟเฟิลโดยสร้างป้ายและจัดกลุ่มข้อมูลของคุณ:

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"],
)

ด้วยแผนภูมิแบบวาฟเฟิล คุณสามารถเห็นสัดส่วนของสีหมวกเห็ดในชุดข้อมูลนี้ได้อย่างชัดเจน น่าสนใจที่มีเห็ดหมวกสีเขียวจำนวนมาก!

✅ Pywaffle รองรับไอคอนภายในแผนภูมิที่ใช้ไอคอนใด ๆ ที่มีใน Font Awesome ลองทำการทดลองเพื่อสร้างแผนภูมิแบบวาฟเฟิลที่น่าสนใจยิ่งขึ้นโดยใช้ไอคอนแทนสี่เหลี่ยม

ในบทเรียนนี้ คุณได้เรียนรู้วิธีการแสดงสัดส่วนข้อมูลสามวิธี ก่อนอื่น คุณต้องจัดกลุ่มข้อมูลเป็นหมวดหมู่ จากนั้นตัดสินใจว่าวิธีใดดีที่สุดในการแสดงข้อมูล - วงกลม วงแหวน หรือวาฟเฟิล ทั้งหมดนี้น่าสนใจและให้ภาพรวมของชุดข้อมูลแก่ผู้ใช้ได้ทันที

🚀 ความท้าทาย

ลองสร้างแผนภูมิที่น่าสนใจเหล่านี้ใน Charticulator

แบบทดสอบหลังบทเรียน

ทบทวนและศึกษาด้วยตนเอง

บางครั้งไม่ชัดเจนว่าจะใช้แผนภูมิวงกลม วงแหวน หรือวาฟเฟิลเมื่อใด นี่คือบทความบางส่วนที่คุณสามารถอ่านเกี่ยวกับหัวข้อนี้:

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

ลองค้นคว้าเพิ่มเติมเพื่อหาข้อมูลเกี่ยวกับการตัดสินใจที่ซับซ้อนนี้

งานที่ได้รับมอบหมาย

ลองทำใน Excel

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI Co-op Translator แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้องมากที่สุด แต่โปรดทราบว่าการแปลโดยอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามืออาชีพ เราจะไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้

17 KiB Raw Blame History

การแสดงสัดส่วนข้อมูล

แบบทดสอบหลังบทเรียน

ทำความรู้จักกับเห็ด 🍄

วงกลม!

วงแหวน!

วาฟเฟิล!

🚀 ความท้าทาย

แบบทดสอบหลังบทเรียน

ทบทวนและศึกษาด้วยตนเอง

งานที่ได้รับมอบหมาย

17 KiB

Raw Blame History