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「hue」とカウントプロット

引き続き、中等学校の生徒に関するデータセットを探索していきましょう。今回は新しい変数に注目します。"school" 列には、生徒が通っていた学校を示す学校名の頭文字が記録されています。値は "GP" または "MS" のいずれかです。

前の演習では、生徒が都市部と農村部のどちらに住んでいるかに基づいて点を色分けした散布図を作成しました。では、都市部と農村部にはそれぞれ何人の生徒が住んでいるのでしょうか？また、その人数は生徒が通う学校によって異なるのでしょうか？ サブグループを追加したカウントプロットを作成して確認しましょう。

この演習はコースの一部です

Seaborn を使ったデータ可視化入門

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演習の手順

  • palette_colors 辞書を設定して、"Rural" という居住地の値を "green"、"Urban" という居住地の値を "blue" に対応させてください。
  • student_data DataFrame を使って、x軸に "school" を指定したカウントプロットを作成してください。
    • "location" 変数を使ってプロットにサブグループを追加し、palette_colors 辞書を使って居住地に基づくサブグループを緑と青で色分けしてください。

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。

# Import Matplotlib and Seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Create a dictionary mapping subgroup values to colors
palette_colors = {____: "green", ____: "blue"}

# Create a count plot of school with location subgroups




# Display plot
plt.show()
コードを編集して実行