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Utiliser la génération de graphes

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Abordez enfin groupby afin de générer un graphe à l'aide des extensions matplotlib de pandas.
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Transcription

Une dernière chose. Là, on a commencé un petit peu à analyser nos données, je vais revenir sur la somme juste pour obtenir quelque chose, finalement. Et on va s'afficher un petit peu d'informations autrement que par notre dataframe. Bon on va faire nos calculs dans nos dataframe etc. mais si je veux obtenir quelque chose de graphique, eh bien, vous vous souvenez de Matplotlib ? Je pourrais commencer à travailler avec Matplotlib. Fort heureusement, dans Pandas, Matplotlib est déjà intégrée sous forme de méthodes qui vont nous permettre directement de faire du plot sur notre dataframe. Alors la première chose que je vais faire, je l'ai déjà faite ici en préparant cette vidéo, je fais un matplotlib inline, ça vous connaissez déjà. Et ensuite, eh bien je prends quelque chose qui est retourné ici comme un dataframe et puis je vais lui appliquer la méthode plot… On va déjà voir ce que ça donne, et vous voyez c'est aussi simple que ça, donc j'ai un plotting, avec un type de graphe par défaut, mais je peux lui demander ici dans les paramètres ou même mieux encore maintenant, comme méthode particulière, de par exemple afficher un plot de type barres. Donc on va essayer ça. Et voilà qui est pas mal, avec automatiquement donc c'est Pandas hein qui fait un peu les choses par derrière, qui automatiquement ajoute des légendes ici par rapport à ses couleurs, blanc, rosé et rouge, donc on est bons, on va peut-être se simplifier un petit peu l'affichage par exemple en demandant un head de 10 de façon à avoir un petit peu moins de choses à afficher. Voilà. Et je vois que je suis sur la lettre A, B, C, D, E, très bien… avec, eh bien je vois que sur la lettre G, alors ça me paraît logique on doit avoir la Gironde, eh bien on a une grosse production de vins rouges et vous avez vu en plus, c'est tombé complètement par hasard, mais le « rouge » est rouge, et c'est Pandas qui a décidé ainsi, donc merci. Donc juste pour vous montrer un exemple des paramètres qu'on peut envoyer à la méthode plot, on peut lui dire « ben au lieu de me faire un seul graphe tu m'en fais plusieurs, et tu me fais des subplots ». On va mettre subplot… Alors ici le [TAB] ne fonctionne plus, il veut plus m'aider, mais tant pis. Subplot à TRUE, et vous êtes prêts, c'est parti. Voilà, j'en ai trois différents, sur le blanc, le rosé et le rouge. Il va falloir gérer ici les unités parce qu'on n'est pas tout à fait sur les mêmes échelles, mais on voit que dans le G on a quand même une grande production, on a une plus grande production de blanc sur le A, alors ça doit venir des productions de blanc probablement des régions de montagne. Mais voilà, en demandant des subplots, on a obtenu des graphes séparés. Donc vous voyez qu'avec Pandas, il est très très simple de commencer à analyser vos données, de les manipuler, avec toute la puissance du langage Python et tout la puissance de Pandas et toute la puissance de Numpai, d'ailleurs. Je vous promets qu'il y a encore énormément de choses à découvrir dans Pandas. Alors plongez-vous dans l'utilisation de Pandas, dans la documentation, expérimentez, vous pourrez faire de très très belles choses avec Pandas.

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Prenez en main les outils utilisés pour la data science avec Python, d'un point de vue technique. Pour cela, explorez les deux bibliothèques importantes, NumPy et Pandas.

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Date de parution :25 août 2016

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