ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

ΠŸΡ€ΠΈΠ²Π΅Ρ‚, Π₯Π°Π±Ρ€!

БСгодня Π±ΡƒΠ΄Π΅ΠΌ ΠΏΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Ρ‚ΡŒ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования срСдств группирования ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python. Π’ прСдоставлСнном датасСтС Π½Π° Github ΠΏΡ€ΠΎΠ°Π½Π°Π»ΠΈΠ·ΠΈΡ€ΡƒΠ΅ΠΌ нСсколько характСристик ΠΈ построим Π½Π°Π±ΠΎΡ€ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΉ.

По Ρ‚Ρ€Π°Π΄ΠΈΡ†ΠΈΠΈ, Π² Π½Π°Ρ‡Π°Π»Π΅, ΠΎΠΏΡ€Π΅Π΄Π΅Π»ΠΈΠΌ Ρ†Π΅Π»ΠΈ:

  • Π‘Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Π΅ ΠΏΠΎ ΠΏΠΎΠ»Ρƒ ΠΈ Π³ΠΎΠ΄Ρƒ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ ΠΎΠ±Ρ‰ΡƒΡŽ Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΠΊΡƒ роТдаСмости ΠΎΠ±ΠΎΠΈΡ… ΠΏΠΎΠ»ΠΎΠ²;
  • Найти самыС популярныС ΠΈΠΌΠ΅Π½Π° Π·Π° всю ΠΈΡΡ‚ΠΎΡ€ΠΈΡŽ;
  • Π Π°Π·Π±ΠΈΡ‚ΡŒ вСсь Π²Ρ€Π΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΠΎΠΉ ΠΏΡ€ΠΎΠΌΠ΅ΠΆΡƒΡ‚ΠΎΠΊ Π² Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π½Π° 10 частСй ΠΈ для ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠΉ Π½Π°ΠΉΡ‚ΠΈ самоС популярноС имя ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠΎΠ»Π°. Для ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠ³ΠΎ Π½Π°ΠΉΠ΄Π΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ Π΅Π³ΠΎ Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΠΊΡƒ Π·Π° всС врСмя;
  • Для ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠ³ΠΎ Π³ΠΎΠ΄Π° Ρ€Π°ΡΡΡ‡ΠΈΡ‚Π°Ρ‚ΡŒ сколько ΠΈΠΌΠ΅Π½ ΠΏΠΎΠΊΡ€Ρ‹Π²Π°Π΅Ρ‚ 50% людСй ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ (ΠΌΡ‹ ΡƒΠ²ΠΈΠ΄ΠΈΠΌ Ρ€Π°Π·Π½ΠΎΠΎΠ±Ρ€Π°Π·ΠΈΠ΅ ΠΈΠΌΠ΅Π½ Π·Π° ΠΊΠ°ΠΆΠ΄Ρ‹ΠΉ Π³ΠΎΠ΄);
  • Π’Ρ‹Π±Ρ€Π°Ρ‚ΡŒ 4 Π³ΠΎΠ΄Π° ΠΈΠ· всСго ΠΏΡ€ΠΎΠΌΠ΅ΠΆΡƒΡ‚ΠΊΠ° ΠΈ ΠΎΡ‚ΠΎΠ±Ρ€Π°Π·ΠΈΡ‚ΡŒ для ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠ³ΠΎ Π³ΠΎΠ΄Π° распрСдСлСниС ΠΏΠΎ ΠΏΠ΅Ρ€Π²ΠΎΠΉ Π±ΡƒΠΊΠ²Π΅ Π² ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΈ ΠΈ ΠΏΠΎ послСднСй Π±ΡƒΠΊΠ²Π΅ Π² ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΈ;
  • Π‘ΠΎΡΡ‚Π°Π²ΠΈΡ‚ΡŒ список ΠΈΠ· Π½Π΅ΡΠΊΠΎΠ»ΡŒΠΊΠΈΡ… извСстных людСй (ΠΏΡ€Π΅Π·ΠΈΠ΄Π΅Π½Ρ‚Ρ‹, ΠΏΠ΅Π²Ρ†Ρ‹, Π°ΠΊΡ‚Π΅Ρ€Ρ‹, ΠΊΠΈΠ½ΠΎΠ³Π΅Ρ€ΠΎΠΈ) ΠΈ ΠΎΡ†Π΅Π½ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΈΡ… влияниС Π½Π° Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΠΊΡƒ ΠΈΠΌΠ΅Π½. ΠŸΠΎΡΡ‚Ρ€ΠΎΠΈΡ‚ΡŒ Π½Π°Π³Π»ΡΠ΄Π½ΡƒΡŽ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΡŽ.

МСньшС слов, большС кода!

И, ΠΏΠΎΠ΅Ρ…Π°Π»ΠΈ.

Π‘Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΡƒΠ΅ΠΌ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Π΅ ΠΏΠΎ ΠΏΠΎΠ»Ρƒ ΠΈ Π³ΠΎΠ΄Ρƒ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·ΠΈΡ€ΡƒΠ΅ΠΌ ΠΎΠ±Ρ‰ΡƒΡŽ Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΠΊΡƒ роТдаСмости ΠΎΠ±ΠΎΠΈΡ… ΠΏΠΎΠ»ΠΎΠ²:

import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt

years = np.arange(1880, 2011, 3)
datalist = 'https://raw.githubusercontent.com/wesm/pydata-book/2nd-edition/datasets/babynames/yob{year}.txt'
dataframes = []
for year in years:
    dataset = datalist.format(year=year)
    dataframe = pd.read_csv(dataset, names=['name', 'sex', 'count'])
    dataframes.append(dataframe.assign(year=year))

result = pd.concat(dataframes)
sex = result.groupby('sex')
births_men = sex.get_group('M').groupby('year', as_index=False)
births_women = sex.get_group('F').groupby('year', as_index=False)
births_men_list = births_men.aggregate(np.sum)['count'].tolist()
births_women_list = births_women.aggregate(np.sum)['count'].tolist()

fig, ax = plt.subplots()
fig.set_size_inches(25,15)

index = np.arange(len(years))
stolb1 = ax.bar(index, births_men_list, 0.4, color='c', label='ΠœΡƒΠΆΡ‡ΠΈΠ½Ρ‹')
stolb2 = ax.bar(index + 0.4, births_women_list, 0.4, alpha=0.8, color='r', label='Π–Π΅Π½Ρ‰ΠΈΠ½Ρ‹')

ax.set_title('Π ΠΎΠΆΠ΄Π°Π΅ΠΌΠΎΡΡ‚ΡŒ ΠΏΠΎ ΠΏΠΎΠ»Ρƒ ΠΈ Π³ΠΎΠ΄Π°ΠΌ')
ax.set_xlabel('Π“ΠΎΠ΄Π°')
ax.set_ylabel('Π ΠΎΠΆΠ΄Π°Π΅ΠΌΠΎΡΡ‚ΡŒ')
ax.set_xticklabels(years)
ax.set_xticks(index + 0.4)
ax.legend(loc=9)

fig.tight_layout()
plt.show()

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

НайдСм самыС популярныС ΠΈΠΌΠ΅Π½Π° Π·Π° всю ΠΈΡΡ‚ΠΎΡ€ΠΈΡŽ:

years = np.arange(1880, 2011)

dataframes = []
for year in years:
    dataset = datalist.format(year=year)
    dataframe = pd.read_csv(dataset, names=['name', 'sex', 'count'])
    dataframes.append(dataframe)

result = pd.concat(dataframes)
names = result.groupby('name', as_index=False).sum().sort_values('count', ascending=False)
names.head(10)

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

Π Π°Π·ΠΎΠ±ΡŒΡ‘ΠΌ вСсь Π²Ρ€Π΅ΠΌΠ΅Π½Π½ΠΎΠΉ ΠΏΡ€ΠΎΠΌΠ΅ΠΆΡƒΡ‚ΠΎΠΊ Π² Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π½Π° 10 частСй ΠΈ для ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠΉ Π½Π°ΠΉΠ΄Π΅ΠΌ самоС популярноС имя ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΠΎΠ»Π°. Для ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠ³ΠΎ Π½Π°ΠΉΠ΄Π΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·ΠΈΡ€ΡƒΠ΅ΠΌ Π΅Π³ΠΎ Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΠΊΡƒ Π·Π° всС врСмя:

years = np.arange(1880, 2011)
part_size = int((years[years.size - 1] - years[0]) / 10) + 1
parts = {}
def GetPart(year):
    return int((year - years[0]) / part_size)
for year in years:
    index = GetPart(year)
    r = years[0] + part_size * index, min(years[years.size - 1], years[0] + part_size * (index + 1))
    parts[index] = str(r[0]) + '-' + str(r[1])

dataframe_parts = []
dataframes = []
for year in years:
    dataset = datalist.format(year=year)
    dataframe = pd.read_csv(dataset, names=['name', 'sex', 'count'])
    dataframe_parts.append(dataframe.assign(years=parts[GetPart(year)]))
    dataframes.append(dataframe.assign(year=year))
    
result_parts = pd.concat(dataframe_parts)
result = pd.concat(dataframes)

result_parts_sums = result_parts.groupby(['years', 'sex', 'name'], as_index=False).sum()
result_parts_names = result_parts_sums.iloc[result_parts_sums.groupby(['years', 'sex'], as_index=False).apply(lambda x: x['count'].idxmax())]
result_sums = result.groupby(['year', 'sex', 'name'], as_index=False).sum()

for groupName, groupLabels in result_parts_names.groupby(['name', 'sex']).groups.items():
    group = result_sums.groupby(['name', 'sex']).get_group(groupName)
    fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(18,10))

    ax.set_xlabel('Π“ΠΎΠ΄Π°')
    ax.set_ylabel('Π ΠΎΠΆΠ΄Π°Π΅ΠΌΠΎΡΡ‚ΡŒ')
    label = group['name']
    ax.plot(group['year'], group['count'], label=label.aggregate(np.max), color='b', ls='-')
    ax.legend(loc=9, fontsize=11)

    plt.show()

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

Для ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠ³ΠΎ Π³ΠΎΠ΄Π° рассчитаСм сколько ΠΈΠΌΠ΅Π½ ΠΏΠΎΠΊΡ€Ρ‹Π²Π°Π΅Ρ‚ 50% людСй ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·ΠΈΡ€ΡƒΠ΅ΠΌ эти Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Π΅:

dataframe = pd.DataFrame({'year': [], 'count': []})
years = np.arange(1880, 2011)
for year in years:
    dataset = datalist.format(year=year)
    csv = pd.read_csv(dataset, names=['name', 'sex', 'count'])
    names = csv.groupby('name', as_index=False).aggregate(np.sum)
    names['sum'] = names.sum()['count']
    names['percent'] = names['count'] / names['sum'] * 100
    names = names.sort_values(['percent'], ascending=False)
    names['cum_perc'] = names['percent'].cumsum()
    names_filtered = names[names['cum_perc'] <= 50]
    dataframe = dataframe.append(pd.DataFrame({'year': [year], 'count': [names_filtered.shape[0]]}))

fig, ax1 = plt.subplots(1, 1, figsize=(22,13))
ax1.set_xlabel('Π“ΠΎΠ΄Π°', fontsize = 12)
ax1.set_ylabel('Π Π°Π·Π½ΠΎΠΎΠ±Ρ€Π°Π·ΠΈΠ΅ ΠΈΠΌΠ΅Π½', fontsize = 12)
ax1.plot(dataframe['year'], dataframe['count'], color='r', ls='-')
ax1.legend(loc=9, fontsize=12)

plt.show()

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

Π’Ρ‹Π±Π΅Ρ€Π΅ΠΌ 4 Π³ΠΎΠ΄Π° ΠΈΠ· всСго ΠΏΡ€ΠΎΠΌΠ΅ΠΆΡƒΡ‚ΠΊΠ° ΠΈ ΠΎΡ‚ΠΎΠ±Ρ€Π°Π·ΠΈΠΌ для ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠ³ΠΎ Π³ΠΎΠ΄Π° распрСдСлСниС ΠΏΠΎ ΠΏΠ΅Ρ€Π²ΠΎΠΉ Π±ΡƒΠΊΠ²Π΅ Π² ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΈ ΠΈ ΠΏΠΎ послСднСй Π±ΡƒΠΊΠ²Π΅ Π² ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΈ:

from string import ascii_lowercase, ascii_uppercase

fig_first, ax_first = plt.subplots(1, 1, figsize=(14,10))
fig_last, ax_last = plt.subplots(1, 1, figsize=(14,10))

index = np.arange(len(ascii_uppercase))
years = [1944, 1978, 1991, 2003]
colors = ['r', 'g', 'b', 'y']
n = 0
for year in years:
    dataset = datalist.format(year=year)
    csv = pd.read_csv(dataset, names=['name', 'sex', 'count'])
    names = csv.groupby('name', as_index=False).aggregate(np.sum)
    count = names.shape[0]

    dataframe = pd.DataFrame({'letter': [], 'frequency_first': [], 'frequency_last': []})
    for letter in ascii_uppercase:
        countFirst = (names[names.name.str.startswith(letter)].count()['count'])
        countLast = (names[names.name.str.endswith(letter.lower())].count()['count'])

        dataframe = dataframe.append(pd.DataFrame({
            'letter': [letter],
            'frequency_first': [countFirst / count * 100],
            'frequency_last': [countLast / count * 100]}))

    ax_first.bar(index + 0.3 * n, dataframe['frequency_first'], 0.3, alpha=0.5, color=colors[n], label=year)
    ax_last.bar(index + bar_width * n, dataframe['frequency_last'], 0.3, alpha=0.5, color=colors[n], label=year)
    n += 1

ax_first.set_xlabel('Π‘ΡƒΠΊΠ²Π° Π°Π»Ρ„Π°Π²ΠΈΡ‚Π°')
ax_first.set_ylabel('Частота, %')
ax_first.set_title('ΠŸΠ΅Ρ€Π²Π°Ρ Π±ΡƒΠΊΠ²Π° Π² ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΈ')
ax_first.set_xticks(index)
ax_first.set_xticklabels(ascii_uppercase)
ax_first.legend()

ax_last.set_xlabel('Π‘ΡƒΠΊΠ²Π° Π°Π»Ρ„Π°Π²ΠΈΡ‚Π°')
ax_last.set_ylabel('Частота, %')
ax_last.set_title('ПослСдняя Π±ΡƒΠΊΠ²Π° Π² ΠΈΠΌΠ΅Π½ΠΈ')
ax_last.set_xticks(index)
ax_last.set_xticklabels(ascii_uppercase)
ax_last.legend()

fig_first.tight_layout()
fig_last.tight_layout()

plt.show()

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

Боставим список ΠΈΠ· Π½Π΅ΡΠΊΠΎΠ»ΡŒΠΊΠΈΡ… извСстных людСй (ΠΏΡ€Π΅Π·ΠΈΠ΄Π΅Π½Ρ‚Ρ‹, ΠΏΠ΅Π²Ρ†Ρ‹, Π°ΠΊΡ‚Π΅Ρ€Ρ‹, ΠΊΠΈΠ½ΠΎΠ³Π΅Ρ€ΠΎΠΈ) ΠΈ ΠΎΡ†Π΅Π½ΠΈΠΌ ΠΈΡ… влияниС Π½Π° Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΠΊΡƒ ΠΈΠΌΠ΅Π½:

celebrities = {'Frank': 'M', 'Britney': 'F', 'Madonna': 'F', 'Bob': 'M'}
dataframes = []
for year in years:
    dataset = datalist.format(year=year)
    dataframe = pd.read_csv(dataset, names=['name', 'sex', 'count'])
    dataframes.append(dataframe.assign(year=year))

result = pd.concat(dataframes)

for celebrity, sex in celebrities.items():
    names = result[result.name == celebrity]
    dataframe = names[names.sex == sex]
    fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(16,8))

    ax.set_xlabel('Π“ΠΎΠ΄Π°', fontsize = 10)
    ax.set_ylabel('Π ΠΎΠΆΠ΄Π°Π΅ΠΌΠΎΡΡ‚ΡŒ', fontsize = 10)
    ax.plot(dataframe['year'], dataframe['count'], label=celebrity, color='r', ls='-')
    ax.legend(loc=9, fontsize=12)
        
    plt.show()

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

ΠŸΡ€ΠΎΡ€Π°Π±Π°Ρ‚Ρ‹Π²Π°Π΅ΠΌ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования Π³Ρ€ΡƒΠΏΠΏΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python

Для Ρ‚Ρ€Π΅Π½ΠΈΡ€ΠΎΠ²ΠΊΠΈ ΠΌΠΎΠΆΠ΅Ρ‚Π΅ ΠΈΠ· послСднСго ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Π° Π΄ΠΎΠ±Π°Π²ΠΈΡ‚ΡŒ Π² Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΡŽ ΠΏΠ΅Ρ€ΠΈΠΎΠ΄ ΠΆΠΈΠ·Π½ΠΈ знамСнитости, Ρ‡Ρ‚ΠΎΠ±Ρ‹ для наглядности ΠΎΡ†Π΅Π½ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΈΡ… влияниС Π½Π° Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΠΊΡƒ ΠΈΠΌΠ΅Π½.

На этом всС наши Ρ†Π΅Π»ΠΈ Π±Ρ‹Π»ΠΈ достигнуты ΠΈ Π²Ρ‹ΠΏΠΎΠ»Π½Π΅Π½Ρ‹. ΠœΡ‹ ΠΏΡ€ΠΎΡ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π°Π»ΠΈ Π½Π°Π²Ρ‹ΠΊ использования срСдств группирования ΠΈ Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ… Π² Python, ΠΈ Π±ΡƒΠ΄Π΅ΠΌ Ρ€Π°Π±ΠΎΡ‚Π°Ρ‚ΡŒ с Π΄Π°Π½Π½Ρ‹ΠΌΠΈ дальшС. Π’Ρ‹Π²ΠΎΠ΄Ρ‹ ΠΏΠΎ ΡƒΠΆΠ΅ Π³ΠΎΡ‚ΠΎΠ²Ρ‹ΠΌ, Π²ΠΈΠ·ΡƒΠ°Π»ΠΈΠ·ΠΈΡ€ΠΎΠ²Π°Π½Π½Ρ‹ΠΌ Π΄Π°Π½Π½Ρ‹ΠΌ ΠΊΠ°ΠΆΠ΄Ρ‹ΠΉ смоТСт ΡΠ΄Π΅Π»Π°Ρ‚ΡŒ сам.

ВсСм Π·Π½Π°Π½ΠΈΠΉ!

Π˜ΡΡ‚ΠΎΡ‡Π½ΠΈΠΊ: habr.com