Criando um PairGrid
Ao explorar um conjunto de dados, uma das primeiras tarefas é explorar a relação entre você e os dados. entre pares de variáveis. Normalmente, essa etapa é um precursor de uma investigação adicional.
A Seaborn oferece suporte a essa análise de pares usando o site PairGrid. Neste exercício,
Vamos examinar os dados do prêmio de seguro de automóvel que analisamos no Capítulo 1. Todos os dados
está disponível na variável df.
Este exercício faz parte do curso
Visualização intermediária de dados com a Seaborn
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Create a PairGrid with a scatter plot for fatal_collisions and premiums
g = sns.___(df, ___=["fatal_collisions", "premiums"])
g2 = g.___(sns.scatterplot)
plt.show()
plt.clf()