Mapa de calor de tempos de viagem por modo de deslocamento
Neste exercício, você vai criar um mapa de calor com dados nacionais comparando tempos de deslocamento (em minutos) e modos de viagem. Você começa com data_row, uma lista de valores de uma única linha de dados de um objeto de resposta de API JSON. Já foram criadas listas de modes (5) de viagem e de times (9) de tempos de deslocamento, e elas são impressas no console. Você deve remodelar a única linha de dados em uma lista de listas, construir um DataFrame adequado para passar para sns.heatmap e criar o mapa de calor.
A linha de dados contém informações sobre 5 modos de viagem em grupos de 9 tempos de deslocamento. Uma iteração é um conjunto completo de tempos de deslocamento.
pandas e seaborn estão carregados usando os aliases usuais.
Este exercício faz parte do curso
Analisando dados do Censo dos EUA em Python
Instruções do exercício
- Defina
iter_lencomo o tamanho da listatimes - Na compreensão de lista, construa um range com início em 0, fim no tamanho de
data_rowe passo igual aiter_len - Construa um mapa de calor tendo o DataFrame
commutingcomo primeiro parâmetro; anote o mapa de calor com a contagem de deslocamentos em milhares (use divisão inteira para dividir por1000)
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Set iter_len to the number of commute times
iter_len = ____
# Break row into list of lists by travel mode
data = [data_row[i:i+iter_len] for i in range(____)]
# Create DataFrame, set data type to int
commuting = pd.DataFrame(data=data, index=modes, columns=times)
commuting = commuting.astype(int)
# Create heatmap of commuters by mode by income
sns.heatmap(____, annot=____, fmt = "d", cmap="YlGnBu")
plt.xticks(rotation = 50)
plt.yticks(rotation = 50)
plt.show()