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stripplot() y swarmplot()

Muchos conjuntos de datos incluyen variables categóricas, y Seaborn ofrece varios tipos de gráficos muy útiles para este tipo de datos. En este ejemplo, seguiremos analizando los datos de School Improvement de 2010 y segmentaremos los datos según los tipos de modelos de mejora escolar utilizados.

Como recordatorio, aquí tienes la distribución KDE de los importes de las ayudas (Award Amounts):

Aunque este gráfico es útil, podemos aprender mucho más si miramos cada Award_Amount individual y cómo se distribuyen los importes entre las cuatro categorías.

Este ejercicio forma parte del curso

Visualización de datos intermedia con Seaborn

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Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Create the stripplot
sns.____(data=df,
         x='____',
         y='____',
         jitter=____)

plt.show()
Editar y ejecutar código