Построение графиков на python
Выбор таблицы
Для построения графиков я использовала информацию о породах собак. Таблица содержала в себе список пород, усредненную стоимость преобретения собаки, стоимость корма в год, список частых генетических заболеваний, популярность, сведения об интеллекте породы и ее совместимостью с детьми, а также субъективный рейтинг породы.
Таблица взята с сайта:
https://www.kaggle.com/datasets/jainaru/dog-breeds-ranking-best-to-worst?resource=download
Импорт
Сначала я импортировала таблицу и необходимые для построения графиков библиотеки.
Сравнение субъективного рейтинга пород
Для отрисовки первого графика я создала переменную dog_score, сохранив в нее данные о рейтинге собак.
Затем создала столбчатую диаграмму, загрузив в нее названия пород и рейтинг из созданной ранее переменной. Назначила цвет и растянула таблицу в ширину, добавила подписи.
Чтобы подписи с названиями пород не наслаивались друг на друга, их пришлось повернуть на 90 градусов.
Сравнение популярности пород
Подобным методом был сделан и второй график для сравнения популярности пород. Но чтобы он визуально отличался от предыдущего, я добавила на конце столбцов желтые круглые маркеры с помощью функции .stem () с аргументом markerfmt='yellow'.
Совпадающие рейтинг и популярность
Круговая диаграмма показывает процентное соотношение пород с высоким, средним и низким рейтингом и популярностью. Здесь программа засчитывает принадлежность породы к первой категории, если одновременно ее место в рейтинге по популярности входит в топ-35 и субъективная оценка превышает 3. Низким рейтингом и популярностью считается не-вхождение в топ-50 по популярности и субъективная оценка меньше либо равная 2.5. Синяя доля окружности отвечает за остальные, средние значения.
Для одновременного учитывания всех условий при создании переменных были использованы условные операторы | и &.
Соотношение первоначальной стоимости собак и их содержания в год
Последний график показывает, во сколько в среднем обходится покупка и пожизненное содержание собаки. Данные о изначальной стоимости покупки и суммарной стоимостью содержания на протяжении всей жизни были записаны в отдельные переменные с типом float, но поскольку таблица содержала мешающие символы «,» и «$», их сначала нужно было убрать с помощью метода replace.
В качестве графика была использована двухмерная гистограмма hist2d.
Блокнот с кодом
Ссылка на блокнот:
https://colab.research.google.com/drive/1Tqs2WB_oaFP0M6wjPNcX9LfbYgjjgq_Q?usp=sharing
Обложка сгенерирована в нейросети Midjourney, промт:
cute happy golden retriever in a park with red octopus dog toy, --ar 2:3
