Aykırı değerleri hariç tutma

Şimdi student_data veri kümesini kullanarak evde internet erişimi olan öğrenciler ile olmayanların final notları ("G3") dağılımını karşılaştıralım. Bunu yapmak için, öğrencinin evde internet erişimi olup olmadığını evet/hayır (ikili) gösteren "internet" değişkenini kullanacağız.

İnternetin kırsal bölgelerde daha az erişilebilir olabileceğini düşünerek, öğrencinin yaşadığı yere göre alt gruplar ekleyeceğiz. Bunun için, öğrencinin kentsel ("Urban") ya da kırsal ("Rural") bir yerde yaşadığını belirten "location" değişkenini kullanabiliriz.

Seaborn zaten sns olarak ve matplotlib.pyplot da plt olarak içe aktarıldı. Anımsatma: Kutu grafiğinde aykırı değerleri showfliers=False ayarlayarak hariç tutabilirsin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Seaborn ile Veri Görselleştirmeye Giriş

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

student_data DataFrame'ini kullanarak, x eksenine "internet", y eksenine "G3" gelecek şekilde sns.catplot() ile bir kutu grafiği oluştur.
Her bir kutu grafiğinin "location" değişkenine göre renklendirileceği alt gruplar ekle.
Aykırı değerleri gösterme.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Create a box plot with subgroups and omit the outliers






# Show plot
plt.show()

Kodu Düzenle ve Çalıştır

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Seaborn ile Veri Görselleştirmeye Giriş

InicianteNível de habilidade

4.9+

Kursa Ücretsiz Başla

Seaborn nedir ve ne zaman kullanmalısın? Bu bölümde öğreneceksin! Ayrıca, hem veri listeleriyle hem de pandas DataFrame’leriyle dağılım grafikleri (scatter plot) ve sayım grafikleri (count plot) oluşturmayı öğreneceksin. Seaborn kullanmanın büyük avantajlarından birine de giriş yapacaksın: farklı alt grupları renkle temsil ederek grafiklerine kolayca üçüncü bir değişken ekleme.

Exercise 1: Seaborn’a Giriş Exercise 2: Listelerle saçılım grafiği oluşturma Exercise 3: Bir listeyle count plot oluşturma Exercise 4: Seaborn ile pandas kullanma Exercise 5: "Düzenli" ve "düzensiz" veri Exercise 6: Bir DataFrame ile count plot oluşturma Exercise 7: hue ile üçüncü bir değişken ekleme Exercise 8: Hue ve saçılım grafikleri Exercise 9: Hue ve count plot'lar

Bu bölümde, iki nicel değişken arasındaki ilişkiyi görselleştiren grafikler oluşturacak ve özelleştireceksin. Bunu yapmak için, bir şehirdeki hava kirliliği seviyesinin gün boyunca nasıl değiştiğini ve otomobillerde beygir gücünün yakıt verimliliğiyle nasıl ilişkili olduğunu keşfetmek üzere dağılım grafikleri ve çizgi grafikleri kullanacaksın. Ayrıca Seaborn’un bir başka büyük avantajını göreceksin: tek bir figürde kolayca alt grafikler oluşturabilmek!

Exercise 1: İlişkisel grafiklere ve alt grafiklere giriş Exercise 2: col ve row ile alt grafikler oluşturma Exercise 3: İki faktörlü alt grafikler oluşturma Exercise 4: Saçılım grafiklerini özelleştirme Exercise 5: Saçılım grafiği noktalarının boyutunu değiştirme Exercise 6: Dağılım grafiği noktalarının stilini değiştirme Exercise 7: Çizgi grafiklere giriş Exercise 8: Çizgi grafiklerini yorumlama Exercise 9: Çizgi grafiklerle standart sapmayı görselleştirme Exercise 10: Çizgi grafiklerde alt grupları görselleştirme

Kategorik değişkenler neredeyse her veri kümesinde bulunur; özellikle anket verilerinde çok yaygındır. Bu bölümde, kutu grafikleri (box plot), çubuk grafikleri (bar plot), sayım grafikleri (count plot) ve nokta grafikleri (point plot) gibi kategorik grafikleri oluşturmayı ve özelleştirmeyi öğreneceksin. Bu sırada gençlerin ilgi alanları, öğrencilerin çalışma alışkanlıkları ve yetişkin erkeklerin erkeklik algılarıyla ilgili anket verilerini de keşfedeceksin.

Exercise 1: Count plot ve bar plotlar Exercise 2: Count plot'lar Exercise 3: Yüzdelerle çubuk grafikler Exercise 4: Çubuk grafiklerini özelleştirme Exercise 5: Kutu grafikleri Exercise 6: Kutu grafiği oluştur ve yorumla Exercise 7: Aykırı değerleri hariç tutma

Geçerli egzersiz

Exercise 8: Bıyıkları ayarlama Exercise 9: Nokta grafikleri Exercise 10: Nokta grafiklerini özelleştirme Exercise 11: Alt gruplarla point plot

Bu son bölümde, her veri görselleştirmenin en önemli parçalarından olan bilgilendirici grafik başlıkları ve eksen etiketlerini nasıl ekleyeceğini öğreneceksin! Ayrıca, hedef kitleni temel çıkarımlara daha hızlı yönlendirmek için görselleştirmelerinin stilini nasıl özelleştireceğini göreceksin. Ardından, kurstaki son egzersizlerde öğrendiklerinin hepsini bir araya getireceksin!

Exercise 1: Grafik stilini ve rengini değiştirme Exercise 2: Stil ve paleti değiştirme Exercise 3: Ölçeği değiştirme Exercise 4: Özel bir palet kullanma Exercise 5: Başlıklar ve etiketler ekleme: Bölüm 1 Exercise 6: FacetGrid'ler ve AxesSubplot'lar Exercise 7: Bir FacetGrid nesnesine başlık ekleme Exercise 8: Başlıklar ve etiketler ekleme: Bölüm 2 Exercise 9: Başlık ve eksen etiketleri ekleme Exercise 10: x-tick etiketlerini döndürme Exercise 11: Hepsini bir araya getirmek Exercise 12: Alt gruplarla kutu grafiği Exercise 13: Alt gruplar ve alt grafiklerle çubuk grafik Exercise 14: Tebrikler! Sırada ne var?