「col」と「row」を使ったサブプロットの作成
これまでの演習で、欠席数（"absences"）が多い生徒ほど最終成績（"G3"）が低い傾向があることを確認しました。この関係は、生徒が毎週どれだけ勉強するかに関係なく成り立つのでしょうか。
この疑問に答えるために、生徒の欠席数とコースの最終成績の関係を見ていきます。各生徒の週あたりの学習時間（"study_time"）に基づいて、別々のサブプロットを作成します。
Seaborn は sns、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みです。
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
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。
# Change to use relplot() instead of scatterplot()
sns.scatterplot(x="absences", y="G3",
data=student_data)
# Show plot
plt.show()