Datenerkundung mit KDE-Diagrammen
Diagramme zur Kerndichteschätzung (KDE) sind eine gute Alternative zu Histogrammen, wenn du mehrere Verteilungen in einem Bild darstellen möchtest.
Angenommen, du interessierst dich für den Zusammenhang zwischen der Dauer der Ehe und der Anzahl der Kinder, die ein Paar hat. Da die Werte in der Spalte num_kids nur von eins bis fünf gehen, kannst du die KDE für die einzelnen Werte im selben Diagramm darstellen.
Der DataFrame divorce wurde für dich geladen. pandas wurde als pd geladen, matplotlib.pyplot als plt und Seaborn als sns. Denke daran, dass die Spalte num_kids in divorce nur N/A („nicht zutreffend“) für Paare ohne Kinder auflistet. Du wirst dir also nur die Verteilungen für geschiedene Paare mit mindestens einem Kind ansehen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Explorative Datenanalyse in Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Create the KDE plot
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plt.show()