仮説の選択
可視化を使って仮説を立てられることを見てきました。そのため、可視化は探索的データ分析において重要な役割を果たします。
この演習では、棒グラフを作成し、企業規模や雇用形態によって給与がどのように異なるかを確認します。参考として、雇用形態には次の4つの値があります。
| 値 | 意味 |
|---|---|
CT |
契約社員 |
FL |
フリーランス |
PT |
パートタイム |
FT |
フルタイム |
pandas は pdとして、matplotlib.pyplot は pltとして、seaborn は sns としてインポート済みです。また、給与データセットは salaries というpandas DataFrameとして読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonによる探索的データ分析
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create a bar plot of salary versus company size, factoring in employment status
sns.____(data=____, x="____", y="____", hue="____")
plt.show()