Heatmap Waktu Tempuh Menurut Moda Komuter

Dalam latihan ini, Anda akan membuat heatmap dari data nasional yang membandingkan waktu perjalanan (dalam menit) dan moda perjalanan. Anda memulai dengan data_row, sebuah daftar nilai dari satu baris data pada objek respons API JSON. Daftar modes (5) untuk moda perjalanan dan times (9) untuk waktu komuter telah dibuat dan dicetak ke konsol. Anda harus mengubah bentuk satu baris data tersebut menjadi daftar berisi daftar, membangun DataFrame yang cocok untuk diberikan ke sns.heatmap, dan membuat heatmap.

Baris data berisi data untuk 5 moda perjalanan dalam kelompok 9 waktu komuter. Satu iterasi adalah satu set lengkap waktu komuter.

pandas dan seaborn telah dimuat menggunakan alias yang biasa.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Menganalisis Data Sensus AS dengan Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Tetapkan iter_len ke panjang daftar times
Dalam list comprehension, bentuk sebuah rentang dengan awal 0, akhir sepanjang data_row, dan langkah sebesar iter_len
Buat heatmap dengan DataFrame commuting sebagai parameter pertama; anotasi heatmap dengan jumlah komuter dalam ribuan (gunakan pembagian bilangan bulat untuk membagi dengan 1000)

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# 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()

Edit dan Jalankan Kode