Démarrage
Bases de Python pour la Data Science
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Nettoyer des données
Analyser des données
Visualiser des données
Détails de la leçon
Description de la leçon
Dans cette leçon, nous allons explorer la création de diagrammes en bâton grâce à la bibliothèque Plotly, outil puissant de visualisation de données.
Nous commencerons par importer les ressources nécessaires et récupérer les documents sur les ventes du superstore. Ensuite, nous verrons comment utiliser le px.bar pour créer des diagrammes en bâton lisibles et esthétiques.
Les diagrammes en bâton sont particulièrement utiles pour les comparaisons entre catégories, notamment lorsque les sections sont trop nombreuses ou trop proches pour un camembert. Nous verrons comment configurer le DataFrame, définir les axes x et y, et personnaliser les couleurs et le titre du diagramme.
À travers des exemples pratiques, vous apprendrez également à organiser et agréger les données de manière à obtenir des visualisations claires et informatives, y compris des diagrammes à barres cumulées et des diagrammes à bâtons groupés.
Enfin, nous aborderons les fonctions de zoom et de texte pour valoriser encore plus vos graphiques et permettre des analyses détaillées.
Objectifs de cette leçon
Les objectifs de cette vidéo sont :
- Apprendre à créer des diagrammes en bâton avec Plotly
- Maitriser l'utilisation de px.bar et ses paramètres
- Savoir personnaliser et optimiser les diagrammes pour une meilleure lisibilité.
Prérequis pour cette leçon
Les prérequis pour suivre cette vidéo sont :
- Connaissances de base en Python et visualisation de données
- Compétences en manipulation des DataFrames avec Panda.
Métiers concernés
Les compétences acquises dans cette leçon sont utiles pour des métiers tels que :
- Analyste de données
- Scientifique de données
- Spécialiste en visualisation de données.
Alternatives et ressources
Les alternatives incluent l'utilisation de bibliothèques comme matplotlib ou seaborn pour la création de diagrammes similaires.
Questions & Réponses
px.bar.
text dans la fonction px.bar et spécifier la colonne de DataFrame contenant les valeurs.
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