stripplot() et swarmplot()
De nombreux jeux de données contiennent des variables catégorielles et Seaborn propose plusieurs types de graphiques utiles pour ce type de données. Dans cet exemple, nous allons continuer à examiner les données du programme School Improvement de 2010 et segmenter les données selon les types de modèles d'amélioration utilisés par les établissements scolaires.
Pour mémoire, voici la distribution KDE des montants des subventions :
Ce graphique est utile, mais on peut apprendre bien plus en examinant chaque Award_Amount et la façon dont
ces montants se répartissent entre les quatre catégories.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Visualisation de données intermédiaire avec Seaborn</cours>Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Create the stripplot
sns.____(data=df,
x='____',
y='____',
jitter=____)
plt.show()