Pares adicionales
Este ejercicio repasará un par de ejemplos más de cómo el
pairplot() puede personalizarse para analizar rápidamente los datos y determinar
áreas de interés que podrían merecer un análisis adicional.
Un área de personalización que resulta útil es definir explícitamente
las direcciones x_vars y y_vars que desees examinar. En lugar de examinar
todas las relaciones de pareja, esta función te permite ver sólo las relaciones de pareja específicas.
interacciones que pueden ser de interés.
Ya hemos visto cómo utilizar kind para controlar los tipos de parcelas. Podemos
También puedes utilizar diag_kind para controlar los tipos de gráficos que se muestran en las diagonales.
En el ejemplo final, incluiremos una regresión y un gráfico kde en pairplot.
Este ejercicio forma parte del curso
Visualización intermedia de datos con Seaborn
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Build a pairplot with different x and y variables
sns.___(data=df,
___=["fatal_collisions_speeding", "fatal_collisions_alc"],
___=['premiums', 'insurance_losses'],
kind='scatter',
hue='Region',
___='husl')
plt.show()
plt.clf()