🥇Miasa amin'ny fahaiza-manao amin'ny fampiasana vondrona sy fijerena angona amin'ny Python

Hey Habr!

Androany isika dia hiasa amin'ny fahaiza-manao amin'ny fampiasana fitaovana amin'ny fanangonana sy fijerena angona amin'ny Python. Ao amin'ny nomena data amin'ny Github Andeha isika handinika toetra maromaro ary hanorina andian-tsary.

Araka ny fomban-drazana, amin'ny voalohany, andeha hofaritana ny tanjona:

Vondrona ny angona araka ny lahy sy ny vavy ary alaivo sary an-tsaina ny fihetsehana ankapobeny amin'ny taham-pahaterahana ho an'ny lahy sy vavy;
Mitadiava anarana malaza indrindra amin'ny fotoana rehetra;
Zarao ho fizarana 10 ny fe-potoana manontolo ao amin'ny angona ary ho an'ny tsirairay, tadiavo ny anarana malaza indrindra amin'ny lahy sy vavy. Ho an'ny anarana tsirairay hita, alaivo sary an-tsaina ny fihetsehan'izy io mandritra ny fotoana rehetra;
Isan-taona, kajy hoe firy ny anarana mandrakotra ny 50% amin'ny olona ary alaivo sary an-tsaina (ho hitantsika ny karazana anarana isan-taona);
Misafidiana 4 taona amin'ny elanelam-potoana manontolo ary asehoy isan-taona ny fizarana amin'ny litera voalohany amin'ny anarana sy amin'ny litera farany amin'ny anarana;
Manaova lisitr'ireo olo-malaza maromaro (filoha, mpihira, mpilalao sarimihetsika, mpilalao sarimihetsika) ary tombano ny heriny eo amin'ny fihetsehan'ny anarana. Mamorona sary.

Teny vitsy kokoa, kaody bebe kokoa!

Ary, andao handeha.

Andeha hovondrona araka ny maha-lahy sy ny maha-taona ny angona ary alaivo sary an-tsaina ny fihetsehana ankapoben'ny tahan'ny fahaterahan'ny lahy sy ny vavy:

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='Мужчины')
stolb2 = ax.bar(index + 0.4, births_women_list, 0.4, alpha=0.8, color='r', label='Женщины')

ax.set_title('Рождаемость по полу и годам')
ax.set_xlabel('Года')
ax.set_ylabel('Рождаемость')
ax.set_xticklabels(years)
ax.set_xticks(index + 0.4)
ax.legend(loc=9)

fig.tight_layout()
plt.show()

Andeha hojerentsika ireo anarana malaza indrindra teo amin'ny tantara:

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)

Andeha hozaraina ho fizarana 10 ny fe-potoana manontolo ao amin'ny angon-drakitra ary ho hitantsika tsirairay ny anarana malaza indrindra amin'ny lahy sy vavy. Ho an'ny anarana tsirairay hita, dia ataontsika sary an-tsaina ny dinamikany mandritra ny fotoana rehetra:

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('Года')
    ax.set_ylabel('Рождаемость')
    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()

Isan-taona dia kajy hoe firy ny anarana mandrakotra ny 50% amin'ny olona ary alaivo sary an-tsaina ity angona ity:

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('Года', fontsize = 12)
ax1.set_ylabel('Разнообразие имен', fontsize = 12)
ax1.plot(dataframe['year'], dataframe['count'], color='r', ls='-')
ax1.legend(loc=9, fontsize=12)

plt.show()

Andeha isika hifantina 4 taona amin'ny elanelam-potoana manontolo ary asehoy isan-taona ny fizarana amin'ny litera voalohany amin'ny anarana sy amin'ny litera farany amin'ny anarana:

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('Буква алфавита')
ax_first.set_ylabel('Частота, %')
ax_first.set_title('Первая буква в имени')
ax_first.set_xticks(index)
ax_first.set_xticklabels(ascii_uppercase)
ax_first.legend()

ax_last.set_xlabel('Буква алфавита')
ax_last.set_ylabel('Частота, %')
ax_last.set_title('Последняя буква в имени')
ax_last.set_xticks(index)
ax_last.set_xticklabels(ascii_uppercase)
ax_last.legend()

fig_first.tight_layout()
fig_last.tight_layout()

plt.show()

Andeha isika hanao lisitr'ireo olo-malaza maromaro (filoha, mpihira, mpilalao sarimihetsika, mpilalao sarimihetsika) ary hanombantombana ny heriny eo amin'ny dinamikan'ny anarana:

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('Года', fontsize = 10)
    ax.set_ylabel('Рождаемость', fontsize = 10)
    ax.plot(dataframe['year'], dataframe['count'], label=celebrity, color='r', ls='-')
    ax.legend(loc=9, fontsize=12)
        
    plt.show()

Ho an'ny fampiofanana, azonao atao ny manampy ny vanim-potoanan'ny fiainan'ny olo-malaza amin'ny sary avy amin'ny ohatra farany mba hanombanana mazava ny fiantraikan'izy ireo amin'ny fihetsehan'ny anarana.

Tamin’izany no tratra sy tratra ny tanjonay rehetra. Namolavola ny fahaiza-manao amin'ny fampiasana fitaovana amin'ny fanangonana sy fijerena angon-drakitra amin'ny Python izahay, ary hanohy hiasa miaraka amin'ny angona. Ny tsirairay dia afaka manatsoaka hevitra mifototra amin'ny angon-drakitra efa vita sy hita maso.

Fahalalana ho an'ny rehetra!

Source: www.habr.com

Miasa amin'ny fahaiza-manao amin'ny fampiasana vondrona sy sary an-tsary amin'ny Python