Paramètres des graphiques de régression
Les graphiques de régression de Seaborn prennent en charge plusieurs paramètres qui permettent de configurer les visualisations et d'en tirer davantage d'enseignements.
Pour le prochain exercice, nous allons examiner la relation entre les frais de scolarité et le pourcentage d'étudiantes et d'étudiants qui reçoivent des bourses Pell.
Une bourse Pell est accordée en fonction des besoins financiers de la personne étudiante et est subventionnée par le gouvernement des États-Unis. Dans cet ensemble de données, chaque université a un certain pourcentage d'étudiantes et d'étudiants qui reçoivent ces bourses. Comme ces données sont continues, utiliser x_bins peut être utile pour répartir les pourcentages en catégories, afin de résumer et de mieux comprendre les données.
Cette activité fait partie du cours
Visualisation de données intermédiaire avec Seaborn
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Plot a regression plot of Tuition and the Percentage of Pell Grants
sns.regplot(data=df,
y='Tuition',
x='____')
plt.show()
plt.clf()