Mémo inversé Pandas

Je vais rassembler des choses que je vais utiliser à nouveau (Remarque: veuillez noter qu'il n'y a rien de nouveau sur le contenu de l'article de mémo personnel)

introduction

Préparation du jeu de données

import pandas as pd
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
columns = list(map(lambda x: ' '.join(x.split(' ')[:2]), iris.feature_names))
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=columns)
df['target'] = iris.target_names[iris.target]
df.head()

スクリーンショット 2019-12-28 16.17.56.png

Afficher le nombre de données par étiquette

Aperçu

df.groupby('target').size().to_frame.plot.barh()

Résultat de l'exécution: スクリーンショット 2019-12-28 16.21.17.png

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Voir le diagramme de dispersion à code couleur pour chaque étiquette

Aperçu

for key, indices in df.groupby('target').groups.items():
    x = df.loc[indices]['sepal length']
    y = df.loc[indices]['petal length']
    plt.scatter(x, y, label=key, alpha=0.4)
plt.legend()
plt.show()

Résultat de l'exécution: スクリーンショット 2019-12-28 17.30.48.png

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