State-to-State Flows
वीडियो में आपने state-to-state migration flows का एक heatmap देखा था, लेकिन वह काफी भरा हुआ था। इस अभ्यास में आप सिर्फ मिडवेस्ट के भीतर होने वाले flows पर ध्यान देंगे।
एक DataFrame state_to_state लोड किया गया है, और इसके शुरुआती कुछ rows कंसोल में दिखाए गए हैं। वीडियो से याद रखिए कि row labels उस state को दिखाते हैं जहाँ लोग गए, जबकि column names उस state को दिखाते हैं जहाँ से लोग आए।
midwest_states नाम की एक list दी गई है जिसमें Midwestern states के नाम हैं। (अगर आप देखना चाहें कि इसमें किन states के नाम हैं, तो इसे कंसोल पर प्रिंट कीजिए।) DataFrame के column names और index में भी state के नाम ही हैं, इसलिए आप इस heatmap के लिए आवश्यक columns और rows निकालने के लिए midwest_states का उपयोग करेंगे।
pandas और seaborn सामान्य aliases के साथ इम्पोर्ट किए गए हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में US Census डेटा का विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
- DataFrame को subset कीजिए ताकि सिर्फ वही columns रहें जो दी गई states की list से मेल खाते हैं, और सिर्फ वही rows रहें जिनके indexes उस list में हैं.
- Subsetting के बाद columns और rows का क्रम बदल सकता है। जाँचिए कि
midwest.indexmidwest.columnsके बराबर है या नहीं. - DataFrame को row index (
axis = 0) और column name (axis = 1) के अनुसार sort कीजिए। दोनों जगहinplace = Trueइस्तेमाल करें. midwestका heatmap बनाइए।cmap="YlGnBu"के साथ yellow-green-blue color ramp लागू करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Retain only rows and columns of Midwest states
midwest = state_to_state[____][state_to_state.index.isin(____)]
# Are rows and columns still in the same order?
print(____)
# Sort the rows (by index) and columns (by name)
midwest.sort_index(axis = ____, ____)
midwest.sort_index(axis = ____, ____)
# Create a heatmap of migration flows
____
plt.xticks(rotation=90)
plt.yticks(rotation=0)
plt.show()