Suprapunerea graficelor pentru a identifica tendințe

În setul de date despre piețele fermierilor, ești interesat de numărul de luni în care o piață rămâne deschisă în raport cu poziția sa geografică, mai precis cu longitudinea. Vrei să afli dacă există regiuni ale țării care se comportă diferit față de celelalte.

Pentru aceasta, creezi o hartă de bază cu un scatter plot al latitudinii și longitudinii fiecărei piețe, colorând fiecare piață în funcție de numărul de luni cât este deschisă. Pentru a analiza mai în detaliu relația cu latitudinea, trasezi un grafic de regresie al latitudinii față de numărul de luni de deschidere, cu o linie de ajustare flexibilă, pentru a identifica eventuale tendințe. Vrei să vizualizezi toate acestea simultan, pentru a obține imaginea cea mai clară a tendințelor.

Acest exercițiu face parte din cursul

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Configurează plt.subplots() astfel încât să aibă două grafice dispuse vertical.
Atribuie primul grafic (de sus) scatter plot-ului cu lon și lat.
Atribuie al doilea grafic (de jos) graficului de regresie dintre lon și months_open.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Setup two stacked plots
_, (ax1, ax2) = plt.subplots(____, ____)

# Draw location scatter plot on first plot
sns.scatterplot("lon", "lat", 'months_open', 
                palette = sns.light_palette("orangered",n_colors = 12), 
                legend = False, data = markets,
                ax = ____);

# Plot a regression plot on second plot
sns.regplot('lon', 'months_open',
            scatter_kws = {'alpha': 0.2, 'color': 'gray', 'marker': '|'},
            lowess = True,
            marker = '|', data = markets, 
            ax = ____)

plt.show()

Editează și rulează codul