Układanie wykresów w celu wykrycia trendów

W zbiorze danych o targowiskach rolniczych interesuje cię liczba miesięcy, przez które dane targowisko pozostaje otwarte, w zależności od jego położenia geograficznego – a dokładniej od długości geograficznej. Chcesz sprawdzić, czy w niektórych regionach kraju widać wyraźne różnice w porównaniu z resztą.

W tym celu tworzysz podstawową mapę jako wykres punktowy przedstawiający szerokość i długość geograficzną każdego targowiska, gdzie kolor punktu odpowiada liczbie miesięcy jego działalności. Aby dokładniej zbadać zależność od długości geograficznej, tworzysz wykres regresji pokazujący związek między długością geograficzną a liczbą miesięcy otwarcia – z elastyczną linią dopasowania, która pozwala wychwycić ewentualne trendy. Chcesz wyświetlić oba wykresy jednocześnie, aby uzyskać jak najpełniejszy obraz.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Ulepszanie wizualizacji danych w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Użyj plt.subplots(), aby utworzyć dwa wykresy ułożone pionowo jeden nad drugim.
Przypisz pierwszy (górny) wykres do wykresu punktowego lon i lat.
Przypisz drugi (dolny) wykres do wykresu regresji lon względem months_open.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Setup two stacked plots
_, (ax1, ax2) = plt.subplots(____, ____)

# Draw location scatter plot on first plot
sns.scatterplot("lon", "lat", 'months_open', 
                palette = sns.light_palette("orangered",n_colors = 12), 
                legend = False, data = markets,
                ax = ____);

# Plot a regression plot on second plot
sns.regplot('lon', 'months_open',
            scatter_kws = {'alpha': 0.2, 'color': 'gray', 'marker': '|'},
            lowess = True,
            marker = '|', data = markets, 
            ax = ____)

plt.show()

Edytuj i uruchom kod