Explorare cu grafice KDE
Graficele Kernel Density Estimate (KDE) sunt o alternativă excelentă la histograme atunci când vrei să afișezi mai multe distribuții în același grafic.
Să presupunem că ești interesat(ă) de relația dintre durata căsătoriei și numărul de copii ai unui cuplu. Deoarece valorile din coloana num_kids variază doar de la unu la cinci, poți reprezenta KDE-ul pentru fiecare valoare în același grafic.
DataFrame-ul divorce a fost deja încărcat. pandas a fost încărcat ca pd, matplotlib.pyplot ca plt, iar Seaborn ca sns. Reține că în coloana num_kids din divorce, cuplurile fără copii apar cu valoarea N/A, așa că vei analiza distribuțiile doar pentru cuplurile divorțate cu cel puțin un copil.
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiza exploratorie a datelor în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create the KDE plot
____
plt.show()