Construire un PairGrid
Lors de l'exploration d'un jeu de données, l'une des premières tâches consiste à examiner la relation entre des paires de variables. Cette étape précède généralement une analyse plus approfondie.
Seaborn prend en charge cette analyse par paires via PairGrid. Dans cet exercice, nous allons retrouver les données sur les primes d'assurance automobile analysées au chapitre 1. Toutes les données sont disponibles dans la variable df.
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 a PairGrid with a scatter plot for fatal_collisions and premiums
g = sns.___(df, ___=["fatal_collisions", "premiums"])
g2 = g.___(sns.scatterplot)
plt.show()
plt.clf()