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GDP 플롯 강화하기

유엔에서 이전에 만든 플롯을 무척 좋아했어요. 범례가 눈에 잘 띄어서 플롯을 이해하기 쉬웠다고 하네요.

하지만 플롯에 표시된 정보가 제한적이라, 흥미로운 데이터 포인트를 더 분석하기가 쉽지 않았습니다.

이전 연습 문제에서 만든 life_gdp 플롯을 개선해 호버에 더 많은 정보를 담고, 요청한 스타일을 적용해 보세요.

일부 코드는 이 장의 앞부분에서 이미 다뤘던 내용과 익숙할 거예요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 Plotly 데이터 시각화 입문

강의 보기

연습 안내

  • life_gdp DataFrame으로 산점도를 만들고, x축은 Life expectancy, y축은 GDP Per Capita로 설정하세요.
  • Continent, Life expectancy, GDP Per Capita 열이 호버 정보에 나타나도록 추가하세요.
  • 호버 정보의 맨 위에 Country 변수가 굵게 표시되도록 설정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create the scatterplot
fig = px.scatter(
  data_frame=____, 
  x="____", 
  y="____",
  color="Continent",
  # Add columns to the hover information
  ____=["Continent", "Life expectancy", "GDP Per Capita"],
  # Add a bold variable in hover information
  ____="Country"
)

# Show the plot
fig.show()
코드 편집 및 실행