펭귄 탐험가
Coddy Machine Learning 여정의 데이터와 시각화 섹션에 포함된 레슨. 60개 중 60번째.
남극의 현장 조사팀은 세 종의 펭귄 100마리를 측정했습니다. penguins.csv에는 펭귄 한 마리당 한 행이 있으며, 몇몇 셀은 비어 있습니다. pandas는 이를 NaN으로 읽습니다.
열은 species, island, bill_length_mm, bill_depth_mm, flipper_length_mm, body_mass_g 및 sex입니다.
어떤 측정값으로 종을 구별할 수 있을까요? 팀은 종별 분포를 서로 겹쳐 놓습니다. 부리 길이는 다음과 같습니다:
아델리 펭귄의 부리는 두드러집니다. 프로그램은 어떤 측정값이든 이 차트를 그립니다.
챌린지
어려움프로그램은 열 이름을 읽습니다.
penguins.csv를 읽고, 펭귄 수와 해당 열에서 누락된 값의 개수를 출력합니다.- 빈 값이 있는 모든 행을 제거하고, 남은 행의 개수를 출력합니다.
- 하나의 차트에서 종을 반복하며 각 종의 해당 열 평균(소수점 1자리,
round사용)을 출력하고,bins=8,alpha=0.5및 종 이름을 레이블로 사용해 히스토그램을 그립니다. - 열 이름을 차트 제목으로 지정하고, y축에
Penguins레이블을 지정한 다음 범례를 추가합니다.
bill_length_mm의 전체 출력은 다음과 같습니다.
Penguins: 100
Missing bill_length_mm: 2
Kept after cleaning: 94
Adelie: 38.9
Chinstrap: 50.0
Gentoo: 46.9
Charts drawn: 1
Title: bill_length_mm
Y label: Penguins
Histograms: 3
Histogram Adelie: 8 bars, counts [4, 1, 7, 4, 7, 8, 7, 4]
Histogram Chinstrap: 8 bars, counts [1, 2, 5, 2, 5, 4, 0, 1]
Histogram Gentoo: 8 bars, counts [1, 4, 9, 7, 3, 5, 1, 2]
See-through bars: yes
Legend: Adelie, Chinstrap, Gentoo직접 해보기
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
species = ["Adelie", "Chinstrap", "Gentoo"]
column = input()
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