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  3. Introduction à la visualisation de données avec Seaborn
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Exercice

Créer et interpréter un diagramme à moustaches (box plot)

Poursuivons avec l'ensemble de données student_data. Dans un exercice précédent, nous avons analysé la relation entre l'étude et la note finale en utilisant un diagramme à barres pour comparer la note finale moyenne ("G3") chez les élèves selon les différentes catégories de "study_time".

Dans cet exercice, nous allons plutôt utiliser un diagramme à moustaches pour examiner cette relation. Rappel : pour créer un diagramme à moustaches, vous devez utiliser la fonction catplot() et préciser le nom de la variable catégorielle à placer sur l'axe des x (x=____), le nom de la variable quantitative à résumer sur l'axe des y (y=____), le DataFrame pandas à utiliser (data=____), ainsi que le type de graphique (kind="box").

Nous avons déjà importé matplotlib.pyplot sous le nom plt et seaborn sous le nom sns.

Instructions 1/2

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  • Utilisez sns.catplot() et le DataFrame student_data pour créer un diagramme à moustaches avec "study_time" sur l'axe des x et "G3" sur l'axe des y. Définissez l'ordre des catégories avec study_time_order.