Data_analysis_with_python/data_analysis_with_python_data_visualization.py at master · crnaltunbas/Data_analysis_with_python · GitHub

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
# VERİ GÖRSELLEŞTİRME: MATPLOTLİB & SEABORN
import numpy as np
# MATPLOTLIB
# Düşük seviye bir veri görselleştirme aracıdır.
# Kategorik bir değişken varsa sütun grafiği ile görselleştiriyoruz. countplot ya da bar ile gerçekleştirilebilir.
# Sayısal değişken varsa histogram(hist), boxplot ile veri görselleştirilir.

# Veri görselleştirmesi için BI(Business Intelligence) araçları daha çok kullanılmaktadır. Power BI gibi.

# Kategorik Veri Görselleştirme

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.width', 500)
df = sns.load_dataset("titanic")
df.head()

df["sex"].value_counts().plot(kind='bar')
plt.show()


# Sayısal Veri Görselleştirme

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.width', 500)
df = sns.load_dataset("titanic")
df.head()

plt.hist(df["age"])
plt.show()

plt.boxplot(df["fare"])
plt.show()


# Matplotlib'in Özellikleri

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
pd.set_option('display.max_columns', None)
pd.set_option('display.width', 500)

# plot
# Veriyi görselleştirmek için kullandığımız fonksiyonlardan birisi

x = np.array([1, 8])
y = np.array([0, 150])

plt.plot(x, y)
plt.show()

plt.plot(x, y, 'o')
plt.show()

x = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
y = np.array([1, 3, 5, 7, 9])

plt.plot(x, y)
plt.show()

plt.plot(x, y, 'o')
plt.show()

# marker

# işaretleyici özellikleri

y = np.array([13, 28, 11, 100])

plt.plot(y, marker='o')
plt.show()

plt.plot(y, marker='*')

markers = ['o', '*', '.', ',', 'x', 'X', '+', 'P', 's', 'D', 'd', 'p', 'H', 'h']

# line
y = np.array([13, 28, 11, 100])
plt.plot(y)
plt.show()
# düz çizgiyle grafiği çizer.

y = np.array([13, 28, 11, 100])
plt.plot(y, linestyle="dashed")
plt.show()
# Kesikli çizgiyle grafiği çizer

y = np.array([13, 28, 11, 100])
plt.plot(y, linestyle="dotted")
plt.show()
# Daha küçük kesikli çizgi(nokta denilebilir) ile grafiği çizer.

y = np.array([13, 28, 11, 100])
plt.plot(y, linestyle="dashdot")
plt.show()
# Hem nokta kemde kesikli çizgi ile grafiği çizer.

y = np.array([13, 28, 11, 100])
plt.plot(y, linestyle="dashed", color="r")
plt.show()
# renk eklenmiş oldu

# Multiple Lines

x = np.array([23, 18, 31, 10])
y = np.array([13, 28, 11, 100])
plt.plot(x)
plt.plot(y)
plt.show()

# Labels

x = np.array([80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125])
y = np.array([240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310, 320, 330])
plt.plot(x, y)
plt.show()

# Başlık
plt.title("Başlık eklendi")
# Başlık ekler

# X ekseni isimlendirme
plt.xlabel("X ekseni isimlendirmesi")

# Y ekseni isimlendirme
plt.ylabel("Y ekseni isimlendirme")

# Okunabilirliğin artması için birim kare ekleme
plt.grid()
plt.show()

# Subplots

# plot1
x = np.array([80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125])
y = np.array([240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310, 320, 330])
plt.subplot(1, 2, 1)
# 1 satırlık , 2 sütunluk 1. grafiği oluştuluyor.
plt.title("1")
plt.plot(x, y)

#plot2
x = np.array([8, 8, 9, 9, 10, 10, 11, 11, 12, 12])
y = np.array([24, 20, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33])
plt.subplot(1, 2, 2)
# 1 satırlık , 2 sütunluk 2. grafiği oluştuluyor.
plt.title("2")
plt.plot(x, y)

#plot3
x = np.array([80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125])
y = np.array([240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310, 320, 330])
plt.subplot(1, 3, 3)
# 1 satırlık , 2 sütunluk 2. grafiği oluştuluyor.
plt.title("3")
plt.plot(x, y)
plt.show()

# 3 adet plot yapıldı ama 3ünü beraber çalıştırınca hata aldım tekrar bakılıp kontrol edilecek


# SEABORN
import pandas as pd
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt
df = sns.load_dataset("tips")
df.head()

df["sex"].value_counts()
sns.countplot(x=df["sex"], data=df)
plt.show()

# Aynısının matplotlib-de komutu:
df["sex"].value_counts().plt(kind='bar')
plt.show()

# Kategorik bir görselleştirme yapıldığında seaborn ve matplotlib kullanırız.


# Sayısal değişken Görselleştirme

# Kutu grafik gösterimi
sns.boxplot(x=df["total_bill"])
plt.show()

df["total_bill"].hist()
plt.show()