57 Teatrikülastuse näide

Sissejuhatus

Eelmistes peatükkides tutvustati pandase põhilisi andmestruktuure – seeriat (Series) ja andmefreimi (DataFrame). Nüüd tegutseme andmefreimi abil põhjalikumalt tegelike andmetega. Vaatame teatrikülastuse andmeid (allikas: Statistikaamet), kust on valitud andmed kõikide teatrite kohta kokku vahemikus 2004 – 2018. Eelnevalt on andmeid töödeldud tabeltöötlusprogrammiga ja kõik komad failis on muudetud punktideks, sest allalaaditud failis on arvudes kasutatud komasid. Samuti on eemaldatud üleliigsed veerud ja lahtrid.

Samuti on failikodeeringuks määratud UTF-8, mida saab valida näiteks siis, kui fail salvestatakse MS Excelis CSV formaadis. Failikodeeringu kasutamine on eriti oluline siis, kui andmetes on erilisi tähti (näiteks ä, õ jne) või sümboleid, mida on vaja õigesti kuvada.

Andmete saamine failist

Loeme andmed veebist (andmed võid ka alla laadida: teater.csv), mille sisu näeb tavalise tekstiredaktoriga (nt Notepad++) avades välja selline:

;2004;2005;2006;2007;2008;2009;2010;2011;2012;2013;2014;2015;2016;2017;2018
Teatrite arv;21;22;26;30;26;28;29;34;41;41;37;49;46;47;58
Lavastused;326;348;406;414;400;401;417;464;487;490;511;550;540;559;582
..uuslavastused;121;153;170;164;157;153;173;190;203;186;196;216;196;204;211
Etendused;3974;4288;4651;4765;4635;4731;4593;5012;5678;5803;6010;6434;6573;6713;6695
Vaatajad. tuhat;937.5;843.4;922.1;1022.1;983.1;873.8;899.9;1008.3;1143;1090.7;1047.1;1146.6;1186;1164;1192
Teatriskäigud 1000 elaniku kohta;695;627;686;761.8;733.3;652;671.5;752.5;864.1;827.5;796.6;872.2;901.4;883.5;901.7

Loeme andmed.

import pandas as pd

# Andmed
url = 'http://kodu.ut.ee/~merka123/plotly/teater.csv'

csv = pd.read_csv(url, encoding='UTF-8', sep=';')

Parameeteri sep väärtus näitab, milline eraldaja on andmeid sisaldavas failis määratud, antud juhul on tegemist semikooloniga. Sageli kasutatakse CSV failides eraldajana koma, aga andmetes, kus arvudes kasutatakse koma, ei saa seda eraldajana kasutada.

Funktsiooni read_csv kasutamisel on veel mitmeid muid parameetreid, mida võib vaja minna. Nendega saab lähemalt tutvuda siin.

Tutvumine andmetega

Püüame täpsemalt tutvuda meie poolt sisse loetud tabeliga. Sisseloetud tabel on meil nüüd andmefreimina kasutatav. Püüame näiteks teada saada, mitu veergu ja rida on tabelis.

Funktsioon shape annab andmefreimi mõõtmed (ridade ja veergude arvu):

print(csv.shape)
>>> %Run guido.py
  (6, 16)

Näeme, et tabelis on 6 rida ja 16 veergu. Uurime ka, millised veerud on andmetabelis.

# Veergude pealkirjad
print(csv.columns)
>>> %Run guido.py
  Index(['Unnamed: 0', '2004', '2005', '2006', '2007', '2008', '2009', '2010', '2011', '2012', '2013', '2014', '2015', '2016', '2017', '2018'], dtype='object')

Näeme, et tabelis on esimene veerg ilma nimeta (Unnamed: 0), mille põhjuseks on see, et esimeses veerus on erinevad kategooriad, millel ei ole veeru pealkirja. Selle parandamiseks võime esimeses veerus olevad andmed muuta reasiltideks. Selleks tuleb lisada read_csv funktsiooni juurde index_col=0, mille tulemusel kasutatakse esimese veeru andmeid reasiltidena.

 

csv = pd.read_csv(url, encoding='UTF-8', sep=';', index_col=0)

# Väljastame terve tabeli, sest see ei ole väga suur.
print(csv)
>>> %Run guido.py
                                      2004    2005  ...    2017    2018
  Teatrite arv                        21.0    22.0  ...    47.0    58.0
  Lavastused                         326.0   348.0  ...   559.0   582.0
  ..uuslavastused                    121.0   153.0  ...   204.0   211.0
  Etendused                         3974.0  4288.0  ...  6713.0  6695.0
  Vaatajad. tuhat                    937.5   843.4  ...  1164.0  1192.0
  Teatriskäigud 1000 elaniku kohta   695.0   627.0  ...   883.5   901.7

  [6 rows x 15 columns]

Uurime, kas andmetes on puuduvaid väärtusi. Kasutame selleks funktsiooni isna ja sum.

print(csv.isna().sum())
>>> %Run guido.py
  2004    0
  2005    0
  2006    0
  2007    0
  2008    0
  2009    0
  2010    0
  2011    0
  2012    0
  2013    0
  2014    0
  2015    0
  2016    0
  2017    0
  2018    0
  dtype: int64

Näeme, et puuduvaid väärtusi ei ole. Uurime ka, mis tüüpi on andmed veergudes.

print(csv.dtypes)
>>> %Run guido.py
  2004    float64
  2005    float64
  2006    float64
  2007    float64
  2008    float64
  2009    float64
  2010    float64
  2011    float64
  2012    float64
  2013    float64
  2014    float64
  2015    float64
  2016    float64
  2017    float64
  2018    float64
  dtype: object

Veergude andmetüüp on sobiv.

Andmete kajastamine graafikul

Andmete põhjal saab graafiku teha mooduli Matplotlib abil. Enne joonise tegemist, peame aga andmed transponeerima ehk vahetama ära read ja veerud. Nimelt on meil mugavam joonist teha, kui reasiltideks on aastad ja veergudeks on erinevate kategooriate andmed (nt teatrite arv). Nii saame automaatselt määrata, et x-telje andmed on aastad ja y-teljel on mõne kategooria andmed.

# Impordime mooduli
import matplotlib.pyplot as plt

# Transponeerime andmed, muudame veergude pealkirjad indeksiteks ja indeksid veergude pealkirjadeks.
transponeeritud_andmed = csv.T

 

Transponeeritud andmed:

            Teatrite arv  ...  Teatriskäigud 1000 elaniku kohta
2004          21.0  ...                             695.0
2005          22.0  ...                             627.0
2006          26.0  ...                             686.0
2007          30.0  ...                             761.8
2008          26.0  ...                             733.3
2009          28.0  ...                             652.0
2010          29.0  ...                             671.5
...

Loome joonise.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Andmed
url = 'http://kodu.ut.ee/~merka123/plotly/teater.csv'

csv = pd.read_csv(url, encoding='UTF-8', sep=';', index_col=0)

transponeeritud_andmed = csv.T
transponeeritud_andmed['Teatriskäigud 1000 elaniku kohta'].plot.line(xlabel="Aastad",
                               ylabel="Teatriskäigud 1000 elaniku kohta",
                               title="Teatris käimine Eestis 2004-2018",
                               color='#3CB371')

plt.show()

Litsents

Icon for the Creative Commons Attribution 4.0 International License

Tarkvaraarendus. 2. trükk on loodud Eno Tõnisson, Tauno Palts, Kaarel Tõnisson, Heidi Meier, Merilin Säde, ja Säde Mai Krusberg jt poolt Creative Commons Attribution 4.0 International License litsentsi alusel, kui pole teisiti märgitud.

Jaga seda raamatut