Mapa de calor de tiempos de viaje por modo de desplazamiento
En este ejercicio, vas a crear un mapa de calor con datos nacionales que comparan los tiempos de desplazamiento (en minutos) y los modos de viaje. Partes de data_row, una lista de valores procedentes de la única fila de datos de un objeto de respuesta JSON de una API. Ya se han creado las listas de modes (5) de viaje y times (9) de tiempos de desplazamiento, y se han impreso en la consola. Debes reestructurar la única fila de datos en una lista de listas, construir un DataFrame adecuado para pasarlo a sns.heatmap y crear el mapa de calor.
La fila de datos contiene información sobre los 5 modos de viaje en grupos de 9 tiempos de desplazamiento. Una iteración es un conjunto completo de tiempos de desplazamiento.
pandas y seaborn están cargados usando los alias habituales.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de datos del Censo de EE. UU. con Python
Instrucciones del ejercicio
- Establece
iter_lencomo la longitud de la listatimes - En la lista por comprensión, construye un rango con inicio en 0, fin en la longitud de
data_rowy pasoiter_len - Construye un mapa de calor con el DataFrame
commutingcomo primer parámetro; anota el mapa de calor con el conteo de desplazamientos en miles (usa división entera para dividir entre1000)
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Set iter_len to the number of commute times
iter_len = ____
# Break row into list of lists by travel mode
data = [data_row[i:i+iter_len] for i in range(____)]
# Create DataFrame, set data type to int
commuting = pd.DataFrame(data=data, index=modes, columns=times)
commuting = commuting.astype(int)
# Create heatmap of commuters by mode by income
sns.heatmap(____, annot=____, fmt = "d", cmap="YlGnBu")
plt.xticks(rotation = 50)
plt.yticks(rotation = 50)
plt.show()