Autres pairplots
Cet exercice propose quelques autres exemples montrant comment personnaliser pairplot() pour analyser rapidement des données et repérer des zones d'intérêt qui mériteraient une analyse plus poussée.
Une personnalisation utile consiste à définir explicitement les x_vars et y_vars que vous souhaitez examiner. Plutôt que d'étudier toutes les relations par paires, cette approche vous permet de vous concentrer uniquement sur les interactions précises qui vous intéressent.
Nous avons déjà vu comment utiliser kind pour contrôler les types de graphiques. Nous pouvons aussi utiliser diag_kind pour contrôler les graphiques affichés sur la diagonale. Dans l'exemple final, nous inclurons une régression et un graphique kde dans le pairplot.
Cette activité fait partie du cours
Visualisation de données intermédiaire avec Seaborn
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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()