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राज्य के अनुसार बिकने वाले सामान की लोकप्रियता

Farmer's market डेटासेट में 28 अलग-अलग सामानों से संबंधित कॉलम हैं और यह भी कि वे उस मार्केट में बिकते हैं या नहीं. आप यह देखने को उत्सुक हैं कि इस डेटासेट में कोई दिलचस्प कहानी है या नहीं कि किसी राज्य के मार्केट्स में किसी दिए गए सामान के मिलने की कितनी संभावना है. इस सवाल का जवाब देने के लिए, आप डेटा को तीन कॉलम में समेटते हैं:

  • state - राज्य का नाम
  • good - संबंधित सामान
  • prop_selling - उस राज्य के उन मार्केट्स का अनुपात जो वह सामान बेचते हैं

तेजी से पैटर्न समझने के लिए, आप कुछ दिलचस्प सामान चुनते हैं और एक साधारण टेक्स्ट-स्कैटर बनाने का निर्णय लेते हैं: x-axis पर सामान और y-axis पर उस राज्य के मार्केट्स का वह अनुपात जो उस सामान को बेचते हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

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अभ्यास निर्देश

  • goods_by_state को to_plot में दिए गए वांछित सामानों तक फ़िल्टर करें.

  • स्कैटर प्लॉट के पॉइंट्स को उनका साइज कुछ न रखकर छिपाएँ.

    • ध्यान दें कि sns.scatterplot() में size किसी कॉलम के मानों को size scale से मैप करने के लिए होता है, और s सभी पॉइंट्स के लिए एक स्थिर साइज सेट करने के लिए.

  • टेक्स्ट को center aligned करें, ताकि वह सीधे उस सामान के x-axis लोकेशन पर बैठ सके.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Subset goods to interesting ones
to_plot = ['Cheese','Maple','Fruits','Grains','Seafood','Plants','Vegetables']
goods_by_state_small = goods_by_state.____("good in "+str(to_plot))

g = sns.scatterplot('good','prop_selling', data = goods_by_state_small,
                    # Hide scatter points by shrinking to nothing
                    ____ = ____)

for _,row in goods_by_state_small.iterrows():
  g.annotate(row['state'], (row['good'], row['prop_selling']), 
             # Center annotation on axis
             ha = '____', 
             size = 10)

plt.show()
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