Automatize sua visualização
Um dos principais pontos fortes da Matplotlib é que ele pode ser automatizado para se adaptar aos dados que recebe como entrada. Por exemplo: se você receber dados com um número desconhecido de categorias, ainda poderá criar um gráfico de barras com barras para cada categoria.
É isso que você deve fazer neste exercício. Novamente, você vai visualizar dados sobre medalhistas dos Jogos Olímpicos de Verão de 2016, mas desta vez terá um conjunto de dados com um número desconhecido de modalidades esportivas. Ele deve ser carregado na memória como um objeto pandas DataFrame chamado summer_2016_medals, que tem uma coluna chamada "Sport" que informa a qual modalidade esportiva cada linha corresponde. Há também a coluna "Weight", que indica o peso de cada atleta.
Este exercício faz parte do curso
Introdução à Visualização de Dados com a Matplotlib
Instruções de exercício
- Itere pelos valores de
sportsdefinindosportcomo variável do loop. - Em cada iteração, extraia as linhas em que a coluna
"Sport"é igual asport. - Adicione uma barra ao objeto
axfornecido, rotulada com o nome do esporte, usando a média da coluna"Weight"como altura e o desvio-padrão como barra de erro do eixo y. - Salve a figura no arquivo
"sports_weights.png".
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
fig, ax = plt.subplots()
# Loop over the different sports branches
for ____ in ____:
# Extract the rows only for this sport
sport_df = ____
# Add a bar for the "Weight" mean with std y error bar
____
ax.set_ylabel("Weight")
ax.set_xticklabels(sports, rotation=90)
# Save the figure to file
____