Crear un PairGrid
Al explorar un conjunto de datos, una de las primeras tareas es analizar la relación entre pares de variables. Este paso suele ser el precursor de investigaciones adicionales.
Seaborn permite este análisis por pares mediante PairGrid. En este ejercicio, veremos los datos de primas de seguros de coche que analizamos en el Capítulo 1. Todos los datos están disponibles en la variable df.
Este ejercicio forma parte del curso
Visualización de datos intermedia con Seaborn
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create a PairGrid with a scatter plot for fatal_collisions and premiums
g = sns.___(df, ___=["fatal_collisions", "premiums"])
g2 = g.___(sns.scatterplot)
plt.show()
plt.clf()