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Twitter-Daten plotten

Jetzt, da du weißt, wie oft jeder Kandidat in den Tweets erwähnt wurde, kannst du diese Daten als Balkendiagramm darstellen. Du verwendest dafür die Bibliothek für statistische Datenvisualisierung seaborn. Diese kennst du vielleicht noch nicht, aber wir führen dich durch die Schritte. Zuerst importierst du seaborn als sns. Danach erstellst du mit sns.barplot ein Balkendiagramm der Daten und übergibst zwei Argumente:

  1. eine Liste von Labels und
  2. eine Liste mit den Variablen, die du plotten möchtest (clinton, trump und so weiter.)

Mit etwas Glück siehst du, dass Trump unverhältnismäßig stark vertreten war! Wir haben die Lösungen der vorherigen Übung bereits in deiner Umgebung ausgeführt.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Intermediate Importing Data in Python

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Anleitung zur Übung

  • Importiere sowohl matplotlib.pyplot als auch seaborn mit den Aliasnamen plt bzw. sns.
  • Vervollständige die Argumente von sns.barplot:
    • Das erste Argument sollte die Liste der Labels für die x-Achse sein (im vorherigen Schritt erstellt).
    • Das zweite Argument sollte eine Liste der Variablen sein, die du plotten möchtest, wie in der vorherigen Übung erzeugt (d. h. eine Liste mit clinton, trump usw.).

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Import packages



# Set seaborn style
sns.set(color_codes=True)

# Create a list of labels:cd
cd = ['clinton', 'trump', 'sanders', 'cruz']

# Plot the bar chart
ax = sns.barplot(____, ____)
ax.set(ylabel="count")
plt.show()
Code bearbeiten und ausführen