FacetGrid 만들기
Seaborn의 FacetGrid 는 데이터 인식 그리드를 만드는 기반이에요. 데이터 인식 그리드를 사용하면 복잡한 데이터 관계를 이해하는 데 유용한 작은 플롯들을 연속으로 만들 수 있어요.
이 연습에서는 미국 교육부의 College Scorecard 데이터셋을 계속 사용하겠습니다. 이 풍부한 데이터셋에는 Seaborn으로 시각화할 만한 흥미로운 요소가 많이 있어요.
FacetGrid 를 만들 때는 두 단계가 필요합니다:
- 열, 행, 또는 hue를 지정해
FacetGrid객체를 생성해요. - 개별 플롯을 그리드에 매핑해요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Seaborn으로 배우는 중급 데이터 시각화
연습 안내
- 평균 SAT 점수
SAT_AVG_ALL의 point plot을 보여 주는FacetGrid를 만드세요. - 학위 유형의 표시 순서를 제어하려면
row_order를 사용하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create FacetGrid with Degree_Type and specify the order of the rows using row_order
g2 = sns.____(df,
____="Degree_Type",
row_order=['Graduate', 'Bachelors', 'Associates', 'Certificate'])
# Map a pointplot of SAT_AVG_ALL onto the grid
g2.____(sns.____, 'SAT_AVG_ALL')
# Show the plot
plt.show()
plt.clf()