Vytvoř a interpretuj krabicový graf
Pokračujeme s datasetem student_data. V předchozím cvičení jsme zkoumali vztah mezi studiem a závěrečnou známkou pomocí sloupcového grafu, který porovnával průměrnou závěrečnou známku ("G3") u studentů v různých kategoriích "study_time".
V tomto cvičení zkusíme místo toho použít krabicový graf. Připomenutí: krabicový graf vytvoříš pomocí funkce catplot() – zadáš název kategorické proměnné na osu x (x=____), název kvantitativní proměnné na osu y (y=____), pandas DataFrame (data=____) a typ grafu (kind="box").
matplotlib.pyplot jako plt a seaborn jako sns jsou již naimportované.
Toto cvičení je součástí kurzu
Úvod do vizualizace dat se Seabornem
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Specify the category ordering
study_time_order = ["<2 hours", "2 to 5 hours",
"5 to 10 hours", ">10 hours"]
# Create a box plot and set the order of the categories
# Show plot
plt.show()