stripplot() y swarmplot()
Muchos conjuntos de datos tienen datos categóricos y Seaborn admite varios tipos de gráficos útiles para estos datos. En este ejemplo, seguiremos examinando los datos de Mejora de la Escuela 2010 y segmentaremos los datos según los tipos de modelos de mejora escolar utilizados.
A modo de recordatorio, he aquí la distribución KDE de los importes de adjudicación:
Aunque este gráfico es útil, podemos aprender mucho más observando cada uno de los Award_Amount y cómo
los importes se distribuyen entre las cuatro categorías.
Este ejercicio forma parte del curso
Visualización intermedia de datos con Seaborn
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create the stripplot
sns.____(data=df,
x='____',
y='____',
jitter=____)
plt.show()