Pairplots adicionales
En este ejercicio verás un par de ejemplos más de cómo personalizar
pairplot() para analizar datos rápidamente y detectar
áreas de interés que podrían merecer un análisis adicional.
Una personalización útil es definir explícitamente
x_vars y y_vars que deseas examinar. En lugar de explorar
todas las relaciones por pares, esta opción te permite centrarte solo en las
interacciones concretas que te interesen.
Ya hemos visto cómo usar kind para controlar los tipos de gráficos. También
podemos usar diag_kind para controlar los gráficos que aparecen en las diagonales.
En el ejemplo final, incluiremos una regresión y un gráfico kde en el pairplot.
Este ejercicio forma parte del curso
Visualización de datos intermedia con Seaborn
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el 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()