Flussi tra stati
Nel video hai visto una heatmap dei flussi migratori da stato a stato, ma era molto affollata. In questo esercizio, guarderai solo ai flussi all'interno del Midwest.
Un DataFrame state_to_state è già stato caricato e le prime righe sono visualizzate nella console. Ricorda dal video che le etichette di riga indicano lo stato di arrivo, mentre i nomi delle colonne indicano lo stato di partenza.
È stata definita una lista midwest_states con i nomi degli stati del Midwest. (Stampala in console se vuoi vedere quali stati include.) Il DataFrame usa anch'esso i nomi degli stati per i nomi delle colonne e per l'indice, quindi userai midwest_states per estrarre le colonne e le righe da includere in questa heatmap.
pandas e seaborn sono importati con i soliti alias.
Questo esercizio fa parte del corso
Analizzare i dati del Censimento USA con Python
Istruzioni dell'esercizio
- Sottoinsiemi il DataFrame per restituire solo le colonne che corrispondono alla lista dei nomi degli stati e solo le righe il cui indice è nella lista dei nomi degli stati.
- Il sottoinsieme potrebbe aver riordinato colonne e righe. Verifica se
midwest.indexè uguale amidwest.columns. - Ordina il DataFrame per indice di riga (
axis = 0) e per nome colonna (axis = 1). Usainplace = Truein entrambi i casi. - Crea una heatmap di
midwest. Applica una scala di colori giallo-verde-blu concmap="YlGnBu".
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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()