Flux entre États
Dans la vidéo, vous avez vu une carte thermique des flux de migration entre États, mais elle était encombrée. Dans cet exercice, vous n'allez regarder que les flux à l'intérieur du Midwest.
Un DataFrame state_to_state a été chargé, et les premières lignes s'affichent dans la console. Rappelez-vous de la vidéo que les étiquettes de lignes indiquent l'État de destination, tandis que les noms de colonnes indiquent l'État de départ.
Une liste midwest_states a été définie avec les noms des États du Midwest. (Affichez-la dans la console si vous souhaitez voir quels États elle comprend.) Le DataFrame utilise aussi les noms d'État pour les noms de colonnes et l'index ; vous utiliserez donc midwest_states pour extraire les colonnes et les lignes à utiliser pour cette carte thermique.
pandas et seaborn sont importés avec les alias habituels.
Cette activité fait partie du cours
Analyser les données du recensement des États-Unis avec Python
Instructions de l’exercice
- Sous-ensemblez le DataFrame pour ne retourner que les colonnes correspondant à la liste des noms d'États et seulement les lignes dont les index figurent dans la liste des noms d'États.
- Le sous-ensemblage a peut-être réorganisé les colonnes et les lignes. Vérifiez si
midwest.indexest égal àmidwest.columns. - Triez le DataFrame par index de ligne (
axis = 0) et par nom de colonne (axis = 1). Utilisezinplace = Truedans les deux cas. - Créez une carte thermique de
midwest. Appliquez une rampe de couleurs jaune-vert-bleu aveccmap="YlGnBu".
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Retain only rows and columns of Midwest states
midwest = state_to_state[____][state_to_state.index.isin(____)]
# Are rows and columns still in the same order?
print(____)
# Sort the rows (by index) and columns (by name)
midwest.sort_index(axis = ____, ____)
midwest.sort_index(axis = ____, ____)
# Create a heatmap of migration flows
____
plt.xticks(rotation=90)
plt.yticks(rotation=0)
plt.show()