Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- teaching:progappchim:pandas [2019/03/11 01:01] – villersd
+++ teaching:progappchim:pandas [2019/03/11 07:28] – villersd
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   * [[http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.20/cookbook.html|cookbook]]
   * [[http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/visualization.html|Visualisation]]
+===== Applications, exemples =====
+==== Statistiques sur les dimensions des humains (body dimensions) ====
+Programme basé sur [[http://jse.amstat.org/v11n2/datasets.heinz.html|Exploring Relationships in Body Dimensions]].
+Extensions :
+  * Tester et utiliser en mode "Jupyter"
+  * créer des régressions
+  * autres représentations
+  * différentiation suivant le genre, l'âge
+  * ...
+<code python jse-dataset-body-dimensions-read-10.py>
+#!/usr/bin/env python3
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""
+Created on Tue Mar  5 04:13:51 2019
+Statistics on Body dimensions :
+http://jse.amstat.org/v11n2/datasets.heinz.html
+without requests lib, using pandas.read_csv
+@author: Didier Villers
+"""
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+import pandas as pd
+# using this VARIABLE DESCRIPTIONS with PEP 8 Python style :
+names = [
+    'Biacromial diameter',
+    'Biiliac diameter',
+    'Bitrochanteric diameter',
+    'Chest depth',
+    'Chest diameter',
+    'Elbow diameter',
+    'Wrist diameter',
+    'Knee diameter',
+    'Ankle diameter',
+    'Shoulder girth',
+    'Chest girth',
+    'Waist girth',
+    'Navel girth',
+    'Hip girth',
+    'Thigh girth',
+    'Bicep girth',
+    'Forearm girth',
+    'Knee girth',
+    'Calf maximum girth',
+    'Ankle minimum girth',
+    'Wrist minimum girth',
+    'Age',
+    'Weight',
+    'Height',
+    'Gender',
+    ]
+# using Pandas column names without white spaces
+names = [name.replace(' ', '_') for name in names]
+print(names)
+namesfr = [
+    'Largeur des épaules',
+    'Largueur des hanches',
+    'Largueur entre têtes de fémur',
+    'Epaisseur du thorax',
+    'Largueur du thorax',
+    'Largueur du coude',
+    'Largueur du poignet',
+    'Largueur du genou',
+    'Largueur de la cheville',
+    'Tour d’épaules',
+    'Tour de poitrine',
+    'Tour de taille',
+    'Tour au niveau du nombril',
+    'Tour de hanches',
+    'Tour de cuisse',
+    'Tour du biceps',
+    'Tour de l’avant-bras',
+    'Tour de genou',
+    'Plus grande circonférence du mollet',
+    'Plus petite circonférence de la cheville',
+    'Plus petite circonférence du poignet',
+    'Âge',
+    'Poids',
+    'Taille',
+    'Genre',
+    ]
+dict_names_fr = dict(zip(names, namesfr))
+print(dict_names_fr)
+file_url = "http://linus.umons.ac.be/body.dat.txt" # file copy
+#file_url = "http://jse.amstat.org/datasets/body.dat.txt"
+# using read_csv
+# https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_csv.html
+# https://www.datacamp.com/community/tutorials/pandas-read-csv
+df = pd.read_csv(file_url, header=None, names=names, delimiter='  | ', engine='python', index_col=False)
+#
+print(df)
+# pandas misc
+# https://stackoverflow.com/questions/15315452/selecting-with-complex-criteria-from-pandas-dataframe
+#
+print(df.columns)
+print(df.Age)
+print(df.dtypes)
+print(df.describe())
+print(df[df.Gender == 1].describe())
+print(df[df.Age == 20].describe())
+print(df.sort_values(by = 'Height'))
+print(df.query('Age > 25 and Age < 30'))
+print(df.query('25 < Age < 30'))
+plt.figure()
+ax = df[df.Gender == 1].plot.scatter(x='Height', y='Weight', color='Red', label='Male');
+df[df.Gender == 0].plot.scatter(x='Height', y='Weight', color='Green', label='Female', ax=ax);
+plt.figure()
+df.Height.plot.hist()
+plt.figure()
+df.Weight.plot.hist()
+</code>
 ===== Références =====