Apilar para encontrar tendencias
En el conjunto de datos de mercados de agricultores, te interesa cuántos meses permanece abierto un mercado en relación con su ubicación geográfica, más específicamente su longitud. Te preguntas si hay regiones del país que se comporten de manera claramente distinta al resto.
Para ello, creas un mapa básico con un diagrama de dispersión de la latitud y la longitud de cada mercado, coloreando cada mercado por el número de meses que está abierto. Profundizando en la relación con la latitud, dibujas una gráfica de regresión de la latitud frente al número de meses abierto con una línea de ajuste flexible para ver si aparece alguna tendencia. Quieres ver ambas a la vez para tener la imagen más clara de las tendencias.
Este ejercicio forma parte del curso
Mejora tus visualizaciones de datos en Python
Instrucciones del ejercicio
- Configura
plt.subplots()para tener dos gráficos apilados verticalmente. - Asigna el primer gráfico (superior) al diagrama de dispersión de
lon,lat. - Asigna el segundo gráfico (inferior) a la regresión de
lonfrente amonths_open.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Setup two stacked plots
_, (ax1, ax2) = plt.subplots(____, ____)
# Draw location scatter plot on first plot
sns.scatterplot("lon", "lat", 'months_open',
palette = sns.light_palette("orangered",n_colors = 12),
legend = False, data = markets,
ax = ____);
# Plot a regression plot on second plot
sns.regplot('lon', 'months_open',
scatter_kws = {'alpha': 0.2, 'color': 'gray', 'marker': '|'},
lowess = True,
marker = '|', data = markets,
ax = ____)
plt.show()