कम्यूट मोड के अनुसार ट्रैवल टाइम्स का हीटमैप
इस अभ्यास में, आप राष्ट्रीय डेटा का हीटमैप बनाएँगे जो कम्यूट टाइम्स (मिनट में) और ट्रैवल मोड्स की तुलना करता है. आपके पास data_row है, जो JSON API response ऑब्जेक्ट की एकल data row से मानों की एक लिस्ट है. ट्रैवल modes (5) और कम्यूट times (9) की लिस्टें बनाई जा चुकी हैं और कंसोल पर प्रिंट की गई हैं. आपको इस एकल data row को लिस्ट-ऑफ-लिस्ट्स में reshape करना है, sns.heatmap को पास करने योग्य एक DataFrame बनाना है, और हीटमैप तैयार करना है.
डेटा रो में 5 ट्रैवल मोड्स का डेटा है, जो 9-9 कम्यूट टाइम्स के समूहों में व्यवस्थित है. एक iteration कम्यूट टाइम्स के एक पूरे सेट को दर्शाता है.
pandas और seaborn को सामान्य aliases के साथ लोड किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में US Census डेटा का विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
iter_lenकोtimesलिस्ट की length पर सेट करें- लिस्ट comprehension में, range ऐसा बनाइए जिसका start 0 हो, stop
data_rowकी length हो, और stepiter_lenहो commutingDataFrame को पहला पैरामीटर देकर एक हीटमैप बनाएँ; हीटमैप पर कम्यूट काउंट को हजारों में annotate करें (integer division का उपयोग करके1000से भाग दें)
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Set iter_len to the number of commute times
iter_len = ____
# Break row into list of lists by travel mode
data = [data_row[i:i+iter_len] for i in range(____)]
# Create DataFrame, set data type to int
commuting = pd.DataFrame(data=data, index=modes, columns=times)
commuting = commuting.astype(int)
# Create heatmap of commuters by mode by income
sns.heatmap(____, annot=____, fmt = "d", cmap="YlGnBu")
plt.xticks(rotation = 50)
plt.yticks(rotation = 50)
plt.show()