Explorador de Pinguins

Parte da seção Dados e gráficos do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 60 de 60.

Uma equipe de campo na Antártida mediu 100 pinguins de três espécies. penguins.csv contém uma linha por pinguim, e algumas células estão vazias: o pandas as lê como NaN.

Suas colunas: species, island, bill_length_mm, bill_depth_mm, flipper_length_mm, body_mass_g e sex.

Qual medida revela a espécie? A equipe sobrepõe as distribuições das espécies, como neste caso para o comprimento do bico:

Três histogramas semitransparentes do comprimento do bico, intitulados bill_length_mm: Adelie à esquerda, entre 34 e 43 mm, Gentoo no meio e Chinstrap à direita, com Gentoo e Chinstrap sobrepostos

Os bicos dos pinguins-de-adélia se destacam. Seu programa desenha este gráfico para qualquer medida.

Desafio

Difícil

O programa lê o nome de uma coluna.

Leia penguins.csv; imprima o número de pinguins e quantos valores da coluna estão ausentes.
Remova todas as linhas com um valor ausente e imprima quantas foram mantidas.
Em um único gráfico, percorra as espécies: imprima a média da coluna de cada uma (1 casa decimal, com round) e desenhe seu histograma com bins=8, alpha=0.5 e o nome como rótulo.
Use a coluna como título do gráfico, rotule o eixo y como Penguins e adicione uma legenda.

Para bill_length_mm, a saída completa é:

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, Gentoo

Experimente você mesmo

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

species = ["Adelie", "Chinstrap", "Gentoo"]
column = input()

# Escreva seu código abaixo

Teste seus conhecimentos

Esta lição inclui um quiz rápido. Comece a lição para respondê-lo e acompanhar seu progresso.

Todas as lições de Dados e gráficos

1Introdução

Olá, Machine Learning O que é um modelo?Importando bibliotecas Seu primeiro gráfico

4Moldando dados

Remodelando arrays Unindo arrays Números aleatórios Revisão: simulação de dados

7DataFrames do pandas

Series DataFrames Lendo arquivos CSV Inspecionando os dados Selecionando colunas Revisão: avaliações de filmes

10Plotando DataFrames

Plotando um DataFrame Dispersão a partir de colunas Uma cor por grupo Histograma de uma coluna Revisão: vendas do café

2Arrays do NumPy

Criando arrays Forma e tamanho Intervalos de números Indexação e fatiamento Revisão: grade de temperaturas

5Gráficos de Linhas e Dispersão

Rótulos e Títulos Gráficos de Dispersão Várias Linhas e Legendas Cores e Marcadores Figuras e Eixos Revisão: Passos Semanais

8Filtragem e Ordenação

Selecionando Linhas Filtrando Linhas Ordenando Valores Novas Colunas Revisão: Principais Produtos

11Conjuntos de dados para ML

Conjuntos de dados integrados Atributos e rótulos Explorando por classe Visualizando as classes Revisão: conjunto de dados Wine

3Matemática com Arrays

Operações matemáticas em arrays inteiros Estatísticas resumidas Estatísticas por eixo Broadcasting Máscaras booleanas Revisão: notas das provas

6Gráficos para Dados

Gráficos de barras Histogramas Vários gráficos em um só Imagens como arrays Revisão: Relatório de chuvas

9Agrupamento e Limpeza

Contagem de Valores Agrupamento de Dados Vários Resumos Valores Ausentes Revisão: Resultados da Pesquisa

12Desafios Finais

Relatório de Vendas Leituras do Sensor Dígitos de RelanceExplorador de Pinguins

Pratique por conta própria: Compilador de Python online