数据分析50图（七）|数据分析50图（七） —— 宝可梦能力值杠杆条数据分析50图（七）——宝可梦

前言

A change of perspective is worth 80 IQ points Alan Kay

著名计算机科学家、艾伦·凯说过，换一个角度看问题值80点智商。
因为之前写了一篇宝可梦反应很好，所以我决定以后的原始数据尽量用宝可梦代替啦！本期要画的是Diverging Bars 因为不知道中文怎么翻译，我就按自己的感觉来命名了，我叫他杠杆条感觉挺像那么回事。带着一个问题来开始吧：前18编号的宝可梦，从妙蛙种子到比雕的攻击差距是怎样的？
例10

import pandasas pd # Prepare Data df = pd.read_csv("Pokemon.csv") df = df[:][:18] x = df['Attack'] df['Attack_z'] = (x - x.mean())/x.std() df['colors'] = ['red' if x < 0 else 'green' for x in df['Attack_z']] df.sort_values('Attack_z', inplace=True) df.reset_index(inplace=True)# Draw plot plt.figure(figsize=(14,10), dpi= 80) plt.hlines(y=df.index, xmin=0, xmax=df.Attack_z, color=df.colors, alpha=0.4, linewidth=5)# Decorations plt.gca().set(ylabel='$Model$', xlabel='$Mileage$') plt.yticks(df.index, df.Name, fontsize=12) plt.title('Diverging Bars of Car Mileage', fontdict={'size':20}) plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5) plt.show()

解析看下数据表的样子

	#	Name	Type_1	Type_2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Stage	Legendary
0	1	Bulbasaur	Grass	Poison	318	45	49	49	65	65	45	1	False
1	2	Ivysaur	Grass	Poison	405	60	62	63	80	80	60	2	False
2	3	Venusaur	Grass	Poison	525	80	82	83	100	100	80	3	False
3	4	Charmander	Fire	NaN	309	39	52	43	60	50	65	1	False
4	5	Charmeleon	Fire	NaN	405	58	64	58	80	65	80	2	False
5	6	Charizard	Fire	Flying	534	78	84	78	109	85	100	3	False
6	7	Squirtle	Water	NaN	314	44	48	65	50	64	43	1	False
7	8	Wartortle	Water	NaN	405	59	63	80	65	80	58	2	False
8	9	Blastoise	Water	NaN	530	79	83	100	85	105	78	3	False
9	10	Caterpie	Bug	NaN	195	45	30	35	20	20	45	1	False
10	11	Metapod	Bug	NaN	205	50	20	55	25	25	30	2	False
11	12	Butterfree	Bug	Flying	395	60	45	50	90	80	70	3	False
12	13	Weedle	Bug	Poison	195	40	35	30	20	20	50	1	False
13	14	Kakuna	Bug	Poison	205	45	25	50	25	25	35	2	False
14	15	Beedrill	Bug	Poison	395	65	90	40	45	80	75	3	False
15	16	Pidgey	Normal	Flying	251	40	45	40	35	35	56	1	False
16	17	Pidgeotto	Normal	Flying	349	63	60	55	50	50	71	2	False
17	18	Pidgeot	Normal	Flying	479	83	80	75	70	70	101	3	False

文章图片
![72.png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/16673634-0a986a742eefa192.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) 代码流程

载入数据，截取前18行，单独取出攻击离这一列
计算样本标准差，和标准化
增加一列标记，正用绿色，负用红色
进行排序
画图
标注

方法参数解释复习一下表格基本操作

df = df[:][:18] # 【：】选择所有列【：18】选择前18行x = df['Attack'] #按列名选取列 df['Attack_z'] = (x - x.mean())/x.std()# 增加一列列名 Attack_z

(x - x.mean())/x.std() 标准化，减去平均数除以标准差。不说了，我复习概率统计去了。std() 在pandas 中默认除以（N-1）
sort_values（inplace=True）
排序，inplace：是否替换原来的数据
plt.hlines() 水平线

xmin=0, xmax=df.Attack_z ；起点，终点
linewidth 线宽度

plt.yticks()

第一个，刻度表示间隔的距离，
第二个，表示刻标，标签的名字，这里覆盖hlines的y标签

图像

文章图片
![72.png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/16673634-6fa15e770d5a1d7c.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240) 应用从攻击力看，最强的既然不是喷火龙。大针蜂的攻击还是有前途的。铁甲蛹光荣垫底预料之中。用宝可梦的高级进化来和小宝宝状态比较能力显然不公平，我们可以利用 Stage 字段筛选掉不是最高级进化的宝可梦。动手试试吧。还有几个不同的形式比如，带数值线图，点图。不做赘述，感兴趣的同学可以尝试，下期中会稍加说明。
例11

文章图片
72.png 例12

文章图片
73.png 下期预告标注 —— 强调的你像表达的信息
例程来自:https://www.machinelearningplus.com/plots/matplotlib-histogram-python-examples//
【数据分析50图（七）|数据分析50图（七） —— 宝可梦能力值杠杆条】感谢b站UP "菜菜TsaiTsai" 分享这个博客.