산포도에서의 범주형 데이터
앞서 영상에서는 divorce 데이터프레임을 활용해 남성의 교육 수준과 결혼 당시 나이가 다른 변수들과 어떤 관계를 맺는지 살펴봤습니다. 이번에는 여성의 교육 수준과 결혼 당시 나이가 다른 변수들과 어떤 관계가 있는지 알아볼 차례입니다!
이번 실습에서는 각 여성의 나이와 소득을 나타내는 산포도를 만들고, 교육 수준이라는 범주형 변수를 추가해 더 자세한 맥락을 살펴보세요.
divorce 데이터프레임은 이미 불러와져 있으며, woman_age_marriage는 여성의 결혼 당시 나이 추정값을 나타내는 열로 미리 정의되어 있습니다. pandas는 pd, matplotlib.pyplot은 plt, Seaborn은 sns라는 별칭으로 불러와져 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 하는 탐색적 데이터 분석
연습 안내
- x축에는
woman_age_marriage를, y축에는income_woman을 나타내는 산포도를 만드세요. 각 데이터 포인트는education_woman으로 표현되는 여성의 교육 수준에 따라 색상이 구분되어야 합니다.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create the scatter plot
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plt.show()