هو عند عمل رسم بياني لعرض الإحصاءات بشكل مرئي، هل الافضل ان عمود زي الOutcome ميكونش موجود في العرض ؟

على العكس، من المهم أن يكون عمود Outcome  موجودًا في الرسم البياني لعرض الإحصاءات بشكل مرئي، مثلاً لو تريد عرض إحصاءات عن تأثير نوع العلاج على شفاء المرضى.

فبدون عمود Outcome فسيكون من الصعب فهم العلاقة بين نوع العلاج ونتائج الشفاء، لكن عند تضمينه سيوضح الرسم البياني بوضوح تأثير كل نوع علاج على نسبة الشفاء.

بتاريخ 1 دقيقة مضت قال Mustafa Suleiman:

على العكس، من المهم أن يكون عمود Outcome  موجودًا في الرسم البياني لعرض الإحصاءات بشكل مرئي، مثلاً لو تريد عرض إحصاءات عن تأثير نوع العلاج على شفاء المرضى.

فبدون عمود Outcome فسيكون من الصعب فهم العلاقة بين نوع العلاج ونتائج الشفاء، لكن عند تضمينه سيوضح الرسم البياني بوضوح تأثير كل نوع علاج على نسبة الشفاء.

تمام , ولكن انا الرسم البياني بتاعي كده اصل  مش بين اي حاجه 

بسبب أن العمود لديك بها قيم 0 و 1وذلك يجعله غير رقمي بالنسبة لميثود describe.

لعرض ذلك ستحتاج ميثود مثل value_counts فهي تعمل على البيانات الفئوية Categorical أو الثنائية Binary، وتُظهر عدد مرات ظهور كل قيمة في العمود.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

statistical = pd.read_csv("diabetes_clean.csv")

numeric_stats = statistical.describe()

outcome_freq = statistical['Outcome'].value_counts()

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(14, 6))

numeric_stats.loc[["mean", "std", "min", "25%", "50%", "75%", "max"]].transpose().plot(kind='bar', ax=ax1)
ax1.set_title("Statistical Summary of Numeric Features")
ax1.set_xlabel("Features")
ax1.set_ylabel("Value")

outcome_freq.plot(kind='bar', ax=ax2)
ax2.set_title("Frequency Distribution of Outcome")
ax2.set_xlabel("Outcome")
ax2.set_ylabel("Frequency")

plt.tight_layout()
plt.show()

شكرااا لحضرتك جدا