Como criar e interpretar um diagrama em caixa
Vamos continuar usando o conjunto de dados student_data
. Em um exercício anterior, exploramos a relação entre estudo e nota final usando um gráfico de barras para comparar a nota final média ("G3"
) entre os alunos de diferentes categorias de tempo de estudo ("study_time"
).
Neste exercício, tentaremos usar um diagrama em caixa para analisar essa relação. Como lembrete, para criar um diagrama em caixa, é preciso usar a função catplot()
e especificar o nome da variável categórica a ser colocada no eixo x (x=____
), o nome da variável quantitativa a ser resumida no eixo y (y=____
), o DataFrame do pandas a ser usado (data=____
) e o tipo de gráfico (kind="box"
).
Já importamos matplotlib.pyplot
como plt
e seaborn
como sns
.
Este exercício faz parte do curso
Introdução à Visualização de Dados com o Seaborn
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
# Specify the category ordering
study_time_order = ["<2 hours", "2 to 5 hours",
"5 to 10 hours", ">10 hours"]
# Create a box plot and set the order of the categories
# Show plot
plt.show()