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演習

2つの要因でサブプロットを作成する

引き続き、中等教育の生徒データセット student_data を見ていきます。ここでは、次の問いに答えたいと思います。生徒の1学期の成績("G1")は、最終成績("G3")と相関する傾向があるでしょうか?

生徒の最終成績には、さまざまな要因が影響します。たとえば、学校からの学習支援("schoolsup")や家族からの学習支援("famsup")を受けている生徒は、成績が高くなる可能性があります。これら2つの要因をコントロールするために、学校や家族から追加の学習支援を受けたかどうかに基づいてサブプロットを作成してみましょう。

Seaborn は sns、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みです。

指示1 / 3

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  • relplot() を使い、x軸に "G1"、y軸に "G3" をとった散布図を、student_data データフレームで作成します。