[PYTHON] [Momentanes Interesse] In welchem Land ähneln die Japaner der Nationalität?

Bei den US-Präsidentschaftswahlen und dem neuen japanischen Premierminister habe ich mich gefragt, welche Eigenschaften die Japaner haben. Deshalb habe ich mir die Zeit vor dem Frühstück kurz angesehen. Nori

Natürlich kenne ich die Details nicht, aber der Hoffstead-Index (data hofstede quantifiziert Nationalität wie Verhalten und Werte anhand von hofstede-Erkenntnissen. Mit der Matrix /? _ Ga = 2.14739574.1545356180.1601592631-662590749.1600905258)) können wir leicht erfassen, welchem Land das japanische "Verhalten und die japanischen Werte" ähnlich sind und was ist mit anderen Ländern. Illustriert durch hierarchisches Clustering (allgemeine (ich denke) "Ward" -Methode, Entfernung: "euklidisch")

Der Inhalt der Daten

These are the data as used in our books (version 2015 12 08):
Power distance index (PDI)
Individualism (IDV)
Masculinity (MAS)
Uncertainty avoidance index (UAI)
Long-term orientation (LTO)
Indulgence versus restraint (IVR)

Ich denke, es gibt verschiedene hohe und niedrige Rankings, aber über den Grad der "Ähnlichkeit"

Datenpflege einstellen

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage

plt.style.use('seaborn-darkgrid')

#DL vervollständigte Daten von der oben genannten Website
data_from_web = pd.read_csv('6-dimensions-for-website-2015-08-16.csv', index_col=0)

#Für fehlende Werte wird keine Verarbeitung durchgeführt, nur diejenigen, für die alle Daten verfügbar sind, werden extrahiert.
data_from_web_all = data_from_web[data_from_web != '#NULL!'].dropna(0)
data_from_web_all.index = data_from_web_all['country']
data_from_web_all = data_from_web_all.drop('country', 1)

Erstellen Sie hierarchisches Clustering

fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 15))
ax = dendrogram(linkage(data_from_web_all, method="ward", metric="euclidean"),
                labels=data_from_web_all.index, 
                orientation="left", leaf_font_size=15,
                color_threshold=100)
fig.tight_layout()
fig.show()

Japan im schwarzen Cluster. Es ist so, es ist nicht so.