Aanvullende pairplots
In deze oefening bekijk je nog een paar voorbeelden van hoe je
pairplot() kunt aanpassen om snel data te analyseren en
interessante onderdelen te vinden die meer analyse waard zijn.
Een handige aanpassing is om expliciet de x_vars en y_vars te definiëren die je wilt onderzoeken. In plaats van alle paargewijze relaties te bekijken, kun je hiermee alleen de specifieke
interacties bekijken die voor jou relevant zijn.
We hebben al gezien dat je met kind het type plot kunt bepalen. Met
diag_kind kun je ook het type plot op de diagonalen instellen.
In het laatste voorbeeld nemen we een regressie- en kde-plot op in de pairplot.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Gevorderde datavisualisatie met Seaborn
Interactieve oefening met praktijkervaring
Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.
# Build a pairplot with different x and y variables
sns.___(data=df,
___=["fatal_collisions_speeding", "fatal_collisions_alc"],
___=['premiums', 'insurance_losses'],
kind='scatter',
hue='Region',
___='husl')
plt.show()
plt.clf()