Carte thermique des temps de trajet selon le mode de déplacement
Dans cet exercice, vous allez créer une carte thermique à partir de données nationales afin de comparer les temps de trajet (en minutes) et les modes de déplacement. Vous partez de data_row, une liste de valeurs issue de l’unique ligne de données d’un objet de réponse d’API JSON. Les listes de modes de déplacement (5) et de times de trajet (9) ont été créées et sont affichées dans la console. Vous devez remodeler cette ligne unique en une liste de listes, construire un DataFrame adapté à sns.heatmap, puis créer la carte thermique.
La ligne de données contient les informations relatives aux 5 modes de déplacement, chacune en groupes de 9 temps de trajet. Une itération correspond à un ensemble complet de temps de trajet.
pandas et seaborn sont chargés avec les alias habituels.
Cet exercice fait partie du cours
Analyzing US Census Data in Python
Instructions
- Définissez
iter_lensur la longueur de la listetimes - Dans la compréhension de liste, construisez un range avec un début à 0, une fin à la longueur de
data_row, et un pas deiter_len - Créez une carte thermique en passant le DataFrame
commutingen premier paramètre ; annotez la carte avec le nombre de trajets en milliers (utilisez la division entière pour diviser par1000)
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Set iter_len to the number of commute times
iter_len = ____
# Break row into list of lists by travel mode
data = [data_row[i:i+iter_len] for i in range(____)]
# Create DataFrame, set data type to int
commuting = pd.DataFrame(data=data, index=modes, columns=times)
commuting = commuting.astype(int)
# Create heatmap of commuters by mode by income
sns.heatmap(____, annot=____, fmt = "d", cmap="YlGnBu")
plt.xticks(rotation = 50)
plt.yticks(rotation = 50)
plt.show()