Înțelege diferențele dintre variabile
Acum vei analiza mediile și abaterile standard ale fiecărei variabile, reprezentându-le grafic într-un grafic cu bare. Acesta este un pas complementar față de cel anterior – vei explora vizual diferențele dintre scalele variabilelor și varianțele lor.
Biblioteca pandas este încărcată ca pd, iar matplotlib.pyplot ca plt. De asemenea, setul de date wholesale a fost încărcat ca un DataFrame pandas, iar mediile și abaterile standard pentru fiecare coloană din setul de date wholesale sunt încărcate ca serii pandas cu numele averages, respectiv std_devs. Asigură-te că le explorezi în consolă.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning pentru Marketing în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează o listă cu numele coloanelor din
wholesaleși o alta cu valori sortate de la 0 până la numărul de coloane dinwholesale. - Reprezintă grafic
averagesîn gri șistd_devsîn portocaliu, deplasând axa x cu 0,2. - Adaugă
x_ixca marcaje pe axă șix_namesca etichete, asigurându-te că le rotești cu 90 de grade. - Adaugă legenda și afișează graficul.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create column names list and same length integer list
x_names = wholesale.___
x_ix = np.arange(wholesale.shape[1])
# Plot the averages data in gray and standard deviations in orange
plt.bar(x=x_ix-___, height=averages, color='grey', label='Average', width=0.4)
plt.bar(x=x_ix+___, height=std_devs, color='orange', label='Standard Deviation', width=0.4)
# Add x-axis labels and rotate
plt.xticks(ticks=___, labels=x_names, rotation=90)
# Add the legend and display the chart
plt.legend()
plt.___()