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부트스트랩 대량 추정과 벌떼 그래프

현재 Cincinnati에 거주하는 여러분은 평균 NO2 값이 과거에 살았던 Des Moines, Indianapolis, Houston과 어떻게 비교되는지 궁금하실 거예요.

이를 살펴보기 위해 각 도시의 평균 NO2 값에 대해 부트스트랩 추정을 사용해 보려고 합니다. 비교가 핵심이므로, 추정치를 비교하기 위해 스웜 플롯을 사용하겠습니다.

부트스트랩 리샘플링을 수행하기 위한 슬라이드의 bootstrap() 함수와 함께 DataFrame pollution_may가 제공됩니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 데이터 시각화 개선하기

강의 보기

연습 안내

  • 각 city_NO2 벡터에 대해 부트스트랩 리샘플링을 실행하세요.
  • 부트스트랩 DataFrame cur_boot에 도시 이름을 열로 추가하세요.
  • 색상-크기 문제를 피하기 위해 스웜 플롯의 모든 점 색상을 'coral'로 지정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Initialize a holder DataFrame for bootstrap results
city_boots = pd.DataFrame()

for city in ['Cincinnati', 'Des Moines', 'Indianapolis', 'Houston']:
    # Filter to city
    city_NO2 = pollution_may[pollution_may.city  ==  city].NO2
    # Bootstrap city data & put in DataFrame
    cur_boot = pd.DataFrame({'NO2_avg': bootstrap(____, 100), 'city': ____})
    # Append to other city's bootstraps
    city_boots = pd.concat([city_boots,cur_boot])

# Beeswarm plot of averages with citys on y axis
sns.swarmplot(y = "city", x = "NO2_avg", data = city_boots, ____ = '____')

plt.show()
코드 편집 및 실행