Popularidade dos produtos vendidos por estado

O conjunto de dados de feiras de produtores contém colunas correspondentes a 28 produtos diferentes e se eles são vendidos ou não naquela feira. Você quer descobrir se há histórias interessantes nesse conjunto de dados sobre quão provável é encontrar um determinado produto nas feiras de um estado. Para responder a essa pergunta, você reduz os dados para três colunas:

state - o nome do estado
good - o produto de interesse
prop_selling - a proporção de feiras naquele estado que vendem aquele produto

Para observar rapidamente se surgem padrões, você escolhe um subconjunto de produtos que acha interessantes e decide fazer um simples gráfico de dispersão com texto: o produto no eixo x e a proporção das feiras de um estado que vendem esse produto no eixo y.

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Instruções do exercicio

Filtre goods_by_state para os produtos desejados listados em to_plot.
Oculte os pontos do gráfico de dispersão definindo o tamanho deles para nada.
- Observe que, em sns.scatterplot(), size é usado para mapear valores de uma coluna para uma escala de tamanhos, e s é usado para definir um tamanho constante para todos os pontos.
Deixe o texto centralizado, para que ele fique exatamente na posição do produto no eixo x.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Subset goods to interesting ones
to_plot = ['Cheese','Maple','Fruits','Grains','Seafood','Plants','Vegetables']
goods_by_state_small = goods_by_state.____("good in "+str(to_plot))

g = sns.scatterplot('good','prop_selling', data = goods_by_state_small,
                    # Hide scatter points by shrinking to nothing
                    ____ = ____)

for _,row in goods_by_state_small.iterrows():
  g.annotate(row['state'], (row['good'], row['prop_selling']), 
             # Center annotation on axis
             ha = '____', 
             size = 10)

plt.show()

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