Créer un PairGrid
Lorsque vous explorez un jeu de données, l'une des premières étapes consiste à examiner la relation entre des paires de variables. Cette étape prépare généralement des analyses plus poussées.
Seaborn prend en charge cette analyse par paires au moyen de PairGrid. Dans cet exercice, nous allons reprendre les données sur les primes d'assurance automobile analysées au chapitre 1. Toutes les données sont disponibles dans la variable df.
Cette activité fait partie du cours
Visualisation de données intermédiaire avec Seaborn
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create a PairGrid with a scatter plot for fatal_collisions and premiums
g = sns.___(df, ___=["fatal_collisions", "premiums"])
g2 = g.___(sns.scatterplot)
plt.show()
plt.clf()