Ce stat este cel mai prietenos cu piețele?

Explorând datele despre piețele fermierilor, te întrebi ce tipare ar putea apărea dacă ai agrega datele la nivel de stat. Sunt unele state mai „prietenoase cu piețele" decât altele? Pentru a investiga acest lucru, grupezi datele după stat și obții numărul de piețe transformat logaritmic (log_markets) și populația statelor (log_pop).

markets_and_pop = (markets
    .groupby('state', as_index = False)
    .agg({
       'name': lambda d: log(len(d)),
       'state_pop': lambda d: log(d.iloc[0]) })
    .rename(columns = {
        'name': 'log_markets', 
        'state_pop': 'log_pop' }))

Pentru vizualizare, alegi să folosești un grafic de regresie pentru a înțelege relația „normală" dintre numărul de piețe și cel al populației, și un text-scatter pentru a identifica rapid valorile extreme interesante.

Acest exercițiu face parte din cursul

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Iterează peste rândurile DataFrame-ului markets_and_pop.
Plasează adnotările lângă punctele corespunzătoare din graficul scatter.
Reduce dimensiunea textului adnotărilor la 10 puncte.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

g = sns.regplot(
    "log_markets", "log_pop", 
    ci = False,
    # Shrink scatter plot points
    scatter_kws = {'s':2},
    data = markets_and_pop)

# Iterate over the rows of the data
for _, row in markets_and_pop.____():
    state, _, _, log_markets, log_pop = row
    # Place annotation and reduce size for clarity
    g.annotate(state, (____,____), ____ = ____)

plt.show()

Editează și rulează codul