Les bases de la data science avec pandas

00:00:00 :Pour l'instant on a vu comment afficher une courbe avec la méthode plot,bien entendu il existe plein d'autres types de graphiques qui peuvent être plus intéressants dans certaines situations.
00:00:09 :On avait vu par exemple avec le genre que quand on a juste deux valeurs comme ça,afficher une courbe ce n'est pas très intéressant.Et dans ce cas-ci ce qui serait plus intéressant ce serait d'avoir un graphique en camembert,donc on appelle pie-chart en anglais.
00:00:21 :Et on peut bien entendu faire ça là encore avec matplotlib,donc je vais copier cette ligne ici, je vais redescendre un petit peu,et on va voir que donc avec group by gender ici, donc sur le price paid,et donc si je souhaite afficher ces deux données sous forme d'un graphique en camembert,
00:00:36 :on peut utiliser plot, et cette fois-ci on ne va pas mettre les parenthèses,on va directement utiliser une méthode sur ce plot qui est la méthode pie,donc pie qui signifie, qui est en fait le nom en anglais du graphique en camembert.
00:00:49 :Et si j'affiche ça juste comme ça vous voyez qu'on a une démarcation avec un peu plus de bleu que de orange,et là en fait actuellement on ne voit pas les labels puisqu'ils sont noirs,alors si vous regardez vous les voyez peut-être, je vais repasser en mode clair,alors attention les yeux, voilà, et vous allez voir ici qu'on a bien les labels qui sont affichés,
00:01:07 :donc female et male ici, et je peux afficher la légende également en spécifiant legend égale à true,et là ça va afficher les couleurs avec la légende associée,donc c'est un peu plus précis comme ça, on voit un peu plus de quoi il s'agit.
00:01:19 :On peut également grossir le graphique là encore avec fixize,donc je vais le mettre par exemple avec deux valeurs de 7,et ça permet de grossir un petit peu ce graphique.
00:01:28 :Donc dans ce cas-ci vous voyez que c'est un peu plus intéressant,on voit très clairement comme ça avec un graphique en camembert que les femmes ont payé un peu plus que les hommes.
00:01:36 :Un autre type de graphique qui est assez intéressant c'est le graphique en barres,donc qui va nous permettre d'afficher des barres de différentes tailles en fonction par exemple du pays.
00:01:46 :Nous ce qu'on avait tout à l'heure c'était le pays et le prix moyen qui a été payé pour chaque pays,donc ça ressemblait à ça ici, on avait fait un group buy du country,et la colonne prix payé ici on utilise la somme, donc la somme du prix payé par pays,
00:01:59 :et cette fois-ci on peut utiliser donc la méthode barres sur le plot,et si j'affiche ça vous allez voir qu'on a donc un beau graphique avec des barres qui représentent le prix payé pour chaque pays.
00:02:10 :Donc on voit bien que la France est le pays le plus important en termes de chiffre d'affaires,le Maroc le moins important.Là encore on affiche quelques paramètres supplémentaires,on a le legend égale à true ici, qui nous permet d'afficher 7 en quart price paid,et on a également la rotation puisque si je l'enlève vous allez voir qu'en fait les labels ici sont à 90 degrés,
00:02:29 :donc ce n'est pas forcément très lisible, donc on peut faire une rotation comme ça,on pourrait mettre 0 et avoir comme ça les labels qui sont complètement flippés de l'autre côté,ou alors 45 comme je l'avais mis pour avoir quelque chose voilà un peu de biais.
00:02:41 :Donc vous voyez déjà qu'avec ça on peut représenter pas mal de données,on a les courbes toutes simples en utilisant Plot directement,ensuite on a les graphiques en camembert, donc Pie Chart en anglais avec Plot.Pie,
00:02:53 :et les graphiques en barre comme ça avec Plot.Barre.Donc là encore vous voyez c'est très facile d'utilisation,pas besoin d'importer quoi que ce soit de plus,vous faites juste rajouter le point Plot et les différents types de graphiques que vous souhaitez après vos calculs ici, donc ça marche avec plein plein plein de choses,
00:03:08 :avec les moyennes, avec les sommes, avec le Value Count,donc toutes les données que l'on a analysées dans les parties précédentes,vous pouvez les afficher comme ça sous forme de graphique.

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