ヒートマップの作成
ヒートマップは、2つの変数間の関係をグラフで視覚的にまとめるために使われる、代表的な行列プロットです。この演習では、1999年から2015年にかけてのDaily Showのゲストデータを使い、ゲストの職業が時代とともにどのように変化したかを見ていきましょう。
データには、各ゲストの出演日と職業が含まれています。最初の演習では、Seabornのheatmap関数でデータを正しくプロットできるよう、データを適切な形式に整える必要があります。すべてのデータはすでにdf変数に読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Seaborn による中級データ可視化
演習の手順
- pandasの
crosstab()関数を使って、GroupとYearごとの訪問数テーブルを作成します。 pd_crosstabDataFrameを出力します。- Seabornの
heatmap()を使ってデータをプロットします。
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。
# Create a crosstab table of the data
pd_crosstab = pd.____(df["Group"], df["YEAR"])
print(pd_crosstab)
# Plot a heatmap of the table
sns.____(pd_crosstab)
# Rotate tick marks for visibility
plt.yticks(rotation=0)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()