ラグプロットと KDE シェーディング
displot() のいくつかの引数について理解できたところで、出力をさらに改良していきましょう。このように可視化を作成しながら少しずつ調整していくアプローチは、データをさまざまな角度から確認する際に非常に有効です。
Seaborn を使えば、このプロセスをシンプルに実現できます。
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
dfのAward_Amount列を使ってdisplotを作成します。kindパラメータとfillパラメータを使用して、塗りつぶしあり KDE プロットを表示するよう設定します。rugパラメータを使って、x 軸の上にラグプロットを追加します。- プロットを表示します。
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 displot of the Award Amount
sns.displot(df['____'],
kind='____',
rug=____,
fill=____)
# Plot the results
plt.____()