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Graphiques de teinte et de comptage

Poursuivons l'exploration de notre ensemble de données sur les élèves de l'enseignement secondaire en examinant une nouvelle variable. La colonne "school" indique les initiales de l'école fréquentée par l'étudiant, soit « GP », soit « MS ».

Dans le dernier exercice, nous avons créé un graphique de dispersion dont les points étaient colorés selon que l'élève vivait dans une zone urbaine ou rurale. Combien d'élèves vivent dans des zones urbaines par rapport à des zones rurales, et cela varie-t-il en fonction de l'école fréquentée par l'élève ? Réalisons un graphique de comptage avec des sous-groupes pour le savoir.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction to Data Visualization with Seaborn

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Instructions

  • Remplissez le dictionnaire palette_colors pour faire correspondre la valeur de l'emplacement "Rural" à la couleur "green" et la valeur de l'emplacement "Urban" à la couleur "blue".

  • Créez un graphique de comptage avec "school" sur l'axe x en utilisant le DataFrame student_data.

    • Ajoutez des sous-groupes au graphique à l'aide de la variable "location" et utilisez le dictionnaire palette_colors pour rendre les sous-groupes de localisation verts et bleus.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import Matplotlib and Seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Create a dictionary mapping subgroup values to colors
palette_colors = {____: "green", ____: "blue"}

# Create a count plot of school with location subgroups




# Display plot
plt.show()
Modifier et exécuter le code