Oblíbenost zboží prodávaného podle státu

Dataset farmářských trhů obsahuje sloupce odpovídající 28 různým druhům zboží a informaci o tom, zda se na daném trhu prodávají, nebo ne. Zajímá tě, jestli se v těchto datech skrývají nějaké zajímavé příběhy o tom, jak pravděpodobné je, že určité zboží na trzích v daném státě najdeš. Abys na tuto otázku odpověděl/a, zredukuješ data na tři sloupce:

state – název státu
good – sledovaný druh zboží
prop_selling – podíl trhů v daném státě, které toto zboží prodávají

Pro rychlé odhalení případných vzorců vybereš podmnožinu zboží, které tě zajímá, a rozhodneš se vytvořit jednoduchý textový bodový graf: zboží na ose x a podíl trhů v daném státě, které ho prodávají, na ose y.

Toto cvičení je součástí kurzu

Vylepšení datových vizualizací v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Filtruj goods_by_state na požadované druhy zboží uvedené v to_plot.
Skryj body bodového grafu tak, že jejich velikost nastavíš na nulu.
- Poznámka: v sns.scatterplot() se size používá k mapování hodnot ze sloupce na škálu velikostí, zatímco s slouží k nastavení konstantní velikosti pro všechny body.
Nastav text na zarovnání na střed, aby ležel přímo na pozici odpovídající hodnotě zboží na ose x.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Subset goods to interesting ones
to_plot = ['Cheese','Maple','Fruits','Grains','Seafood','Plants','Vegetables']
goods_by_state_small = goods_by_state.____("good in "+str(to_plot))

g = sns.scatterplot('good','prop_selling', data = goods_by_state_small,
                    # Hide scatter points by shrinking to nothing
                    ____ = ____)

for _,row in goods_by_state_small.iterrows():
  g.annotate(row['state'], (row['good'], row['prop_selling']), 
             # Center annotation on axis
             ha = '____', 
             size = 10)

plt.show()

Upravit a spustit kód