Popolarità dei prodotti venduti per stato

Il dataset dei farmer's market contiene colonne corrispondenti a 28 diversi prodotti e indica se sono venduti o meno in quel mercato. Vuoi scoprire se ci sono storie interessanti su quanto sia probabile trovare un certo prodotto nei mercati di uno stato. Per rispondere a questa domanda, riduci i dati a tre colonne:

state - il nome dello stato
good - il prodotto di interesse
prop_selling - la proporzione di mercati in quello stato che vendono proprio quel prodotto

Per capire rapidamente se emergono pattern, scegli un sottoinsieme di prodotti che trovi interessanti e decidi di creare un semplice text-scatter: il prodotto sull'asse x e la proporzione dei mercati di uno stato che vendono quel prodotto sull'asse y.

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Istruzioni dell'esercizio

Filtra goods_by_state sui prodotti desiderati elencati in to_plot.
Nascondi i punti dello scatter plot impostando la loro dimensione a nulla.
- Nota che in sns.scatterplot(), size viene usato per mappare i valori di una colonna a una scala di dimensioni, mentre s viene usato per impostare una dimensione costante per tutti i punti.
Rendi il testo centrato, così si posiziona direttamente sulla posizione del prodotto sull'asse x.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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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