Fluxos entre Estados
No vídeo, você viu um mapa de calor dos fluxos de migração entre estados, mas ele estava poluído com muita informação. Neste exercício, você vai observar apenas os fluxos dentro do Meio-Oeste.
Um DataFrame state_to_state já foi carregado, e as primeiras linhas aparecem no console. Lembre-se do vídeo: os rótulos das linhas indicam o estado para o qual se mudou, enquanto os nomes das colunas indicam o estado de origem.
Uma lista midwest_states foi definida com os nomes dos estados do Meio-Oeste. (Imprima no console se quiser ver quais estados estão incluídos.) O DataFrame também usa nomes de estados nos nomes das colunas e no índice, então você usará midwest_states para extrair as colunas e linhas que quer usar neste mapa de calor.
pandas e seaborn estão importados com os aliases de costume.
Este exercício faz parte do curso
Analisando dados do Censo dos EUA em Python
Instruções do exercício
- Faça o subconjunto do DataFrame retornando apenas as colunas que correspondem à lista de nomes de estados e apenas as linhas cujos índices estejam nessa lista.
- O subconjunto pode ter reordenado as colunas e linhas. Verifique se
midwest.indexé igual amidwest.columns. - Ordene o DataFrame pelo índice das linhas (
axis = 0) e pelo nome das colunas (axis = 1). Useinplace = Trueem ambos os casos. - Crie um mapa de calor de
midwest. Aplique uma rampa de cores amarelo-verde-azul comcmap="YlGnBu".
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Retain only rows and columns of Midwest states
midwest = state_to_state[____][state_to_state.index.isin(____)]
# Are rows and columns still in the same order?
print(____)
# Sort the rows (by index) and columns (by name)
midwest.sort_index(axis = ____, ____)
midwest.sort_index(axis = ____, ____)
# Create a heatmap of migration flows
____
plt.xticks(rotation=90)
plt.yticks(rotation=0)
plt.show()