Статистические покемоны
Концепция
Серия игр Pokemon одна из моих любимых франшиз, которая насчитывает уже более 1000 карманных монстров. Поэтому я решил проанализировать, какие из них являются «самыми» в разных категориях.
Для более полного и подробного анализа были взяты датасеты с kaggle:
В рамках анализа использовались столбчатые, круговые, точечные диаграмы и линейные графики
Каждому типу был присвоен свой цвет
Палитра
Импорт цветов
Чтобы в дальнейшем работать с данными, я добавил типы покемонов и метрики к ним
Чтобы строить рейтинги типов попросил ChatGPT создать агрегаторы
График 1. Распределение роста
Первым делом я решил узнать, какой средний рост у покемонов
График 2. Распределение веса
Поскольку вес сильно отличается, для упращения было принято решение добавить log (1 + вес)
График 3. Связь веса и силы
X = log (1 + вес), Y = сила. Линия тренда и корреляция.
График 4. Рост и скорость
Проверяем тренд между ростом и скоростью.
График 5. Сила по типам
Сравнение распределения силы по самым частым типам
График 6. Самые высокие типы
Самые высокие типы (имена)
График 7. Самые сильные типы
Сила высчитывается по медианной сумме характеристик
Самые сильные покемоны (имена)
График 8. Самые быстрые типы
Рейтинг по средней скорости
График 9. Кол-во покемонов каждого типа
График 10. Доля легендарных покемонов по типам
Вывод
Использованные нейросети: Chat GPT 5.2 — правки кода, анализ, помощь в написании структур
