Heatmaps erstellen
Eine Heatmap ist ein gängiger Matrix-Plot, mit dem sich die Beziehung zwischen zwei Variablen grafisch zusammenfassen lässt. In dieser Übung schauen wir uns die Gäste der Daily Show von 1999 bis 2015 an und untersuchen, wie sich die Berufe der Gäste im Laufe der Zeit verändert haben.
Die Daten enthalten das Datum jedes Gastauftritts sowie den jeweiligen Beruf. Für die erste Aufgabe müssen wir die Daten in das richtige Format bringen, damit Seaborns Funktion heatmap sie korrekt darstellen kann. Alle Daten wurden bereits in die Variable df eingelesen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Fortgeschrittene Datenvisualisierung mit Seaborn</Kurs>Übungsanweisungen
- Verwende die pandas-Funktion
crosstab(), um eine Tabelle der Besuche nachGroupundYearzu erstellen. - Gib das DataFrame
pd_crosstabaus. - Plotte die Daten mit Seaborns
heatmap().
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Create a crosstab table of the data
pd_crosstab = pd.____(df["Group"], df["YEAR"])
print(pd_crosstab)
# Plot a heatmap of the table
sns.____(pd_crosstab)
# Rotate tick marks for visibility
plt.yticks(rotation=0)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()