Autres pairplots
Cet exercice propose quelques exemples supplémentaires pour montrer comment personnaliser pairplot() afin d'analyser rapidement des données et d'identifier des zones d'intérêt méritant une analyse plus approfondie.
Une personnalisation utile consiste à définir explicitement les x_vars et y_vars que vous souhaitez examiner. Au lieu d'étudier toutes les relations par paires, cette option vous permet de vous concentrer uniquement sur les interactions qui vous intéressent.
Nous avons déjà vu comment utiliser kind pour contrôler les types de graphiques. Nous pouvons aussi utiliser diag_kind pour définir les types de graphiques affichés sur les diagonales. Dans le dernier exemple, nous inclurons une régression et un tracé kde dans le pairplot.
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.
# Build a pairplot with different x and y variables
sns.___(data=df,
___=["fatal_collisions_speeding", "fatal_collisions_alc"],
___=['premiums', 'insurance_losses'],
kind='scatter',
hue='Region',
___='husl')
plt.show()
plt.clf()