Choisir une hypothèse
Vous avez vu comment les visualisations peuvent servir à générer des hypothèses, ce qui en fait une étape essentielle de l'analyse exploratoire des données!
Dans cet exercice, vous allez créer un diagramme à barres pour examiner comment les salaires varient selon la taille de l'entreprise et le statut d'emploi. Pour référence, il y a quatre valeurs :
| Valeur | Signification |
|---|---|
CT |
Contractuel |
FL |
Travailleur autonome |
PT |
Temps partiel |
FT |
Temps plein |
pandas a été importé sous le nom pd, matplotlib.pyplot sous plt, seaborn sous sns, et l'ensemble de données des salaires comme DataFrame pandas appelé salaries.
Cette activité fait partie du cours
Analyse exploratoire de données en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create a bar plot of salary versus company size, factoring in employment status
sns.____(data=____, x="____", y="____", hue="____")
plt.show()