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Unser BIP-Plot verbessern

Die Vereinten Nationen waren begeistert von deinem vorherigen Plot – die Legende sticht wirklich hervor und macht die Grafik leichter verständlich.

Allerdings lassen sich einige interessante Datenpunkte aufgrund der begrenzten Informationen im Plot nicht gut weiter analysieren.

Deine Aufgabe ist es, den in der letzten Übung erstellten Plot life_gdp zu erweitern, damit im Hover mehr Informationen angezeigt werden, und ihn wie gewünscht zu gestalten.

Ein Teil des Codes kommt dir aus früheren Abschnitten des Kapitels bekannt vor.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in die Datenvisualisierung mit Plotly in Python</Kurs>
Kurs ansehen

Übungsanweisungen

  • Erstelle ein Streudiagramm mit dem DataFrame life_gdp, setze die x‑Achse auf Life expectancy und die y‑Achse auf GDP Per Capita.
  • Füge die Spalten Continent, Life expectancy und GDP Per Capita zu den Hover-Informationen hinzu.
  • Setze die Variable Country oben in den Hover-Informationen fett.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Create the scatterplot
fig = px.scatter(
  data_frame=____, 
  x="____", 
  y="____",
  color="Continent",
  # Add columns to the hover information
  ____=["Continent", "Life expectancy", "GDP Per Capita"],
  # Add a bold variable in hover information
  ____="Country"
)

# Show the plot
fig.show()
Code bearbeiten und ausführen