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積み上げて傾向を見つける

ファーマーズマーケットのデータセットで、各マーケットが営業している月数と地理（より具体的には経度）の関係に注目します。国内の一部地域だけ、ほかと明らかに異なる振る舞いをしていないかを確かめたいのです。

そのために、まず各マーケットの緯度・経度を散布図で描いたベーシックな地図を作成し、営業月数に応じて色分けします。さらに緯度との関係を深掘りするため、緯度と営業月数の回帰プロットを描き、柔軟なフィット線で傾向が現れるかを確認します。これらを同時に表示して、最もはっきりと傾向を把握したいと考えています。

この演習はコースの一部です

Pythonでデータ可視化を磨く

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演習の手順

  • plt.subplots() を使って、上下に2つのプロットが積み重なるレイアウトを作成します。
  • 1つ目（上）のプロットに、lon と lat の散布図を割り当てます。
  • 2つ目（下）のプロットに、lon と months_open の回帰プロットを割り当てます。

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。

# Setup two stacked plots
_, (ax1, ax2) = plt.subplots(____, ____)

# Draw location scatter plot on first plot
sns.scatterplot("lon", "lat", 'months_open', 
                palette = sns.light_palette("orangered",n_colors = 12), 
                legend = False, data = markets,
                ax = ____);

# Plot a regression plot on second plot
sns.regplot('lon', 'months_open',
            scatter_kws = {'alpha': 0.2, 'color': 'gray', 'marker': '|'},
            lowess = True,
            marker = '|', data = markets, 
            ax = ____)

plt.show()
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