最後のポスト＃5のための 初心者がされて選挙データの比較の視覚化に専念します。
選挙データの比較視覚化
ここで、2011年に今回はロシアで行われた他の総選挙のデータセットについて考えてみましょう。ロシアははるかに大きな国であるため、有権者に関する膨大なデータがあります。これを行うには、タブ区切りのデータフィールドを含む1つの大きなTSVファイルをRAMにロードします。
def load_ru():
''' '''
return pd.read_csv('data/ch01/Russia2011.tsv', '\t')
ロシアのデータで使用できる列名を見てみましょう。
def ex_1_29():
'''
'''
return load_ru().columns
次の列のリストが表示されます。
Index([' ', ' №', ' ',
' , ',
...
' ',
' - - ',
' " "',
' ',
' " ""',
' " "',
' " "'],
dtype='object')
ロシアのデータセットの列名は非常にわかりやすいですが、おそらく必要以上に長くなっています。また、英国の選挙データですでに見たのと同じ属性（たとえば、勝者のシェアと投票率）を表す列が、両方のデータセットで同じ方法でラベル付けされていると便利です。それらの名前を適切に変更しましょう。
データセットとともに、pandasライブラリ関数rename
は、現在の列名のキーが新しい名前の値にマップされている辞書を想定しています。これをすでに調べたデータと組み合わせると、次のようになります。
def load_ru_victors():
''' ,
, '''
new_cols_dict = {
' , ':'',
' ':
' ',
' " "':''
}
newcols = list(new_cols_dict.values())
df = load_ru().rename( columns=new_cols_dict )[newcols]
df[' '] = df[''] / df[' ']
df[''] = df[' '] / df['']
return df
pandas divide
, /
, . (nan
) , fill_value
. nan
, . :
df[ ' ' ] = \
df[ '' ].divide( df[ ' ' ], \
fill_value=1 )
, ( ). , , , :
def ex_1_30():
'''
'''
load_ru_victors()[''].hist(bins=20)
plt.xlabel(' ')
plt.ylabel('')
plt.show()
:
, . , 80% 100% — , .
, (), . :
def ex_1_31():
'''
'''
qqplot( load_ru_victors()[' '].dropna() )
plt.show()
:
, , S- . , . , , .
, , , : 0.5 1.0 , 0.7 1.0. , 100% , ( , ), 1.0 .
, , 100% . .
, . , , , .
, , :
, , ,
,
, , .
(), . Probability Mass Function (PMF), , . , , , , , . , , 0 1, ( 1 ), 1.
, . — , . — ( ).
, , 0 1. , , :
def plot_as_pmf(dt, label, ax):
'''
( )'''
s = pd.cut(dt, bins=40, labels=False) # 40
pmf = s.value_counts().sort_index() / len(s) #
newax = pmf.plot(label=label, grid=True, ax=ax)
return newax
, :
def ex_1_32():
''' ,
'''
ax = plot_as_pmf(load_uk_victors()[''], '', None)
plot_as_pmf(load_ru_victors()[''], '', ax)
plt.xlabel(' ') #
plt.ylabel('')
plt.legend(loc='best')
plt.show()
:
. , — , (0.6366 0.6523) — 100%. , . , , , , ( ), .
, , , 50% . (Peter Klimek) , .
, , , . , . , , , , - . , , , .
, , .
, , . : , , , . pandas scatter
, plot
.
def ex_1_33():
'''
'''
df = load_uk_victors()[ ['', ' '] ]
df.plot.scatter(0, 1, s=3)
plt.xlabel('')
plt.ylabel(' ')
plt.show()
:
, . — , , , : , , .
, 2010 . : «» . , «» , , . .
, :
def ex_1_34():
''' '''
df = load_ru_victors()[ ['', ' '] ]
df.plot.scatter(0, 1, s=3)
plt.xlabel('')
plt.ylabel(' ')
plt.show()
:
, . , , .
, , , . , , , .
-, pandas alpha
scatter 0 1, 1 , 0 — .
def ex_1_35():
''' ( ) '''
df = load_ru_victors()[ ['', ' '] ]
rows = sp.random.choice(df.index.values, 10000)
df.loc[rows].plot.scatter(0, 1, s=3, alpha=0.1)
plt.xlabel('')
plt.ylabel(' ')
plt.axis([0, 1.05, 0, 1.05])
plt.show()
:
. « » , 100% 100%- . , . , , 2011 . .
. , .
, , . , Python scipy. , pandas, , . .
. - , . , , .