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Empiler pour repérer les tendances

Dans l’ensemble de données sur les marchés de producteurs, vous vous intéressez au nombre de mois pendant lesquels un marché reste ouvert en fonction de sa géographie, plus précisément de sa longitude. Vous souhaitez voir si certaines régions du pays se comportent de manière sensiblement différente des autres.

Pour cela, vous créez une carte simple avec un nuage de points représentant la latitude et la longitude de chaque marché, en colorant chaque marché selon le nombre de mois où il est ouvert. En examinant plus précisément la relation avec la latitude, vous tracez une régression de la latitude sur le nombre de mois d’ouverture avec une courbe d’ajustement flexible pour vérifier si des tendances se dégagent. Vous voulez visualiser ces deux graphiques simultanément pour obtenir la vision la plus claire possible des tendances.

Cet exercice fait partie du cours

Améliorer vos visualisations de données en Python

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Instructions

  • Configurez plt.subplots() pour obtenir deux graphiques empilés verticalement.
  • Affectez le premier graphique (en haut) au nuage de points lon, lat.
  • Affectez le second graphique (en bas) au graphique de régression de lon vers months_open.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Setup two stacked plots
_, (ax1, ax2) = plt.subplots(____, ____)

# Draw location scatter plot on first plot
sns.scatterplot("lon", "lat", 'months_open', 
                palette = sns.light_palette("orangered",n_colors = 12), 
                legend = False, data = markets,
                ax = ____);

# Plot a regression plot on second plot
sns.regplot('lon', 'months_open',
            scatter_kws = {'alpha': 0.2, 'color': 'gray', 'marker': '|'},
            lowess = True,
            marker = '|', data = markets, 
            ax = ____)

plt.show()
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