kaggle :ScatterLine (Q11)

kaggle dictation (05)

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plotly.graph_objects as go: 를 이용한 Scatter + line G

산점도

• bivariate”이변수” 값을 시각화 하는 기본적인 그래프.
  • correlation: Positive, Negative, non
• 두 개의 변수 각각의 분포과 변수간의 관계를 확인 할 수 있다.

ref.

• box and scatter plot/Ko.통계
• 그리는 방법

0. data set

https://www.kaggle.com/miguelfzzz/the-typical-kaggle-data-scientist-in-2021

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Subject : 가장 많이 이용하는 computer platform(hardware)

1. data 읽어오기 + data Frame 만들어 주기

platform = (
    df['Q11']
    .value_counts()
    .to_frame()
    .reset_index()
    .rename(columns={'index':'Platform', 'Q11':'Count'})
    .sort_values(by=['Count'], ascending=False)   
    .replace(['A deep learning workstation (NVIDIA GTX, LambdaLabs, etc)',
              'A cloud computing platform (AWS, Azure, GCP, hosted notebooks, etc)'], 
              ['A deep learning workstation', 'A cloud computing platform'])
          )  

ide를 dataframe화 완료.

Q11의 column이름 까지 재설정 완료.

2.표 설정.

ide = (
    ide
    .count()
    .to_frame()
    .reset_index()
    .rename(columns={'index':'IDE', 0:'Count'})
    .sort_values(by=['Count'], ascending=False)
    )


ide['percent'] = ((ide['Count'] / len(df))*100).round(2).astype(str) + '%'

3. percent 추가

platform['percent'] = ((platform['Count'] / platform['Count'].sum())*100).round(2).astype(str) + '%'

3. 색 지정

colors = ['#033351',] * 6
colors[5] = '#5abbf9'
colors[4] = '#0779c3'
colors[3] = '#0779c3'

4. 표 재 설정

platform = (platform
           .sort_values(by = ['Count'])
           .iloc[0:15]
           .reset_index())
platform

1. .sort_values(by = [‘Count’]) : [Count]로 정렬,
2. .iloc[0:15] platform의 column 선택: 0~15까지 data 가져오기
3. .reset_index() : data와 상관 없는 새 index 가져오기

5.plotly.graph_objects.Scatter()

본격적으로 Scatter G 만들기.

## 산점도 점 찍기

fig = go.Figure(go.Scatter(x = platform['Count'], 
                           y = platform["Platform"],
                           text = platform['percent'],
                           mode = 'markers',
                           marker_color =colors,
                           marker_size  = 12))
fig

1. x = platform[‘Count’], y = platform[“Platform”],
   1. x축, y축 설정
2. text = platform[‘percent’],
   1. text를 넣는다고 하는데 안보이네
3. mode = ‘markers’,
   1. Text, lines+markers, makers, line 이 가능 한거 같다.
   2. Scatter.mod
4. marker_color =colors, marker_size = 12)
   1. 산점도 안에 있는 점의 색과 크기

## 산점도에 for문을 이용하여 line 연결하기 

for i in range(0, len(platform)):
               fig.add_shape(type='line',
                              x0 = 0, y0 = i,
                              x1 = platform["Count"][i],
                              y1 = i,
                              line=dict(color=colors[i], width = 4))

for i in range(0~platform의 길이만큼)

fig. add_shape()

type = ‘line’
- line모양의 grape shape add

x0 = 0, y0 = i,
- 초기값

x1 = platform[“Count”][i],
x축 Index
y1 = i,
y축 Index, 마지막 값

line=dict(color=colors[i], width = 4)

line의 세부 설정, 색과 두께

• flatform은 .iloc[0:15] 로 뽑아진 list 형식
  따라서 platform[“Count”][i]값을 뽑아 낼 수 있다.

6. update_traces()

fig.update_traces(hovertemplate='<b>Platform</b>: %{y}<br><extra></extra>'+
                                '<b>Count</b>: %{x}<br>'+
                                '<b>Proportion</b>: %{text}')

7. Design

fig.update_xaxes(showgrid=True, gridwidth=1, gridcolor='#9f9f9f', ticklabelmode='period')
fig.update_yaxes(showgrid=False)
 
fig.update_layout(showlegend=False, 
                  plot_bgcolor='#F7F7F7', 
                  margin=dict(pad=20),
                  paper_bgcolor='#F7F7F7',
                  yaxis_title=None,
                  xaxis_title=None,
                  title_text="Most Commonly Used <b>Computing Platforms</b>",
                  title_x=0.5,
                  font=dict(family="Hiragino Kaku Gothic Pro, sans-serif", size=17, color='#000000'),
                  title_font_size=35)

8. Annotation

fig.add_annotation(dict(font=dict(size=14),
                                    x=0.98,
                                    y=-0.22,
                                    showarrow=False,
                                    text="@miguelfzzz",
                                    xanchor='left',
                                    xref="paper",
                                    yref="paper"))

fig.add_annotation(dict(font=dict(size=12),
                                    x=0.04,
                                    y=-0.22,
                                    showarrow=False,
                                    text="Source: 2021 Kaggle Machine Learning & Data Science Survey",
                                    xanchor='left',
                                    xref="paper",
                                    yref="paper"))

fig.show()