Hartă termică a timpilor de deplasare pe mod de navetă

În acest exercițiu vei crea o hartă termică cu date naționale care compară timpii de navetă (în minute) și modurile de transport. Vei începe cu data_row, o listă de valori provenite din unica linie de date a unui obiect de răspuns JSON de la API. Au fost create listele modurilor de transport modes (5) și ale intervalelor de timp times (9), ambele afișate în consolă. Va trebui să reorganizezi linia unică de date într-o listă de liste, să construiești un DataFrame potrivit pentru a fi transmis lui sns.heatmap și să creezi harta termică.

Linia de date conține informații despre cele 5 moduri de transport, grupate în seturi de câte 9 intervale de timp. O iterație reprezintă un set complet de intervale de timp.

pandas și seaborn sunt încărcate cu aliasurile obișnuite.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza datelor recensământului SUA în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Setează iter_len la lungimea listei times
În list comprehension, construiește un range cu start 0, stop egal cu lungimea lui data_row și pas egal cu iter_len
Construiește o hartă termică cu DataFrame-ul commuting ca prim parametru; adnotează harta termică cu numărul de navete în mii (folosește împărțirea întreagă pentru a împărți la 1000)

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Set iter_len to the number of commute times
iter_len = ____

# Break row into list of lists by travel mode
data = [data_row[i:i+iter_len] for i in range(____)]

# Create DataFrame, set data type to int
commuting = pd.DataFrame(data=data, index=modes, columns=times)
commuting = commuting.astype(int)

# Create heatmap of commuters by mode by income
sns.heatmap(____, annot=____, fmt = "d", cmap="YlGnBu")
plt.xticks(rotation = 50)
plt.yticks(rotation = 50)
plt.show()

Editează și rulează codul