Automatizează vizualizarea

Unul dintre marile atuuri ale Matplotlib este că poate fi automatizat pentru a se adapta la datele primite ca intrare. De exemplu, dacă primești date cu un număr necunoscut de categorii, poți totuși să creezi un grafic cu bare câte una pentru fiecare categorie.

Aceasta este și sarcina din acest exercițiu. Vei vizualiza din nou date despre câștigătorii de medalii de la Jocurile Olimpice de vară din 2016, însă de această dată vei lucra cu un set de date care conține un număr necunoscut de ramuri sportive. Acesta va fi încărcat în memorie ca un obiect DataFrame pandas numit summer_2016_medals, care are o coloană numită "Sport" ce indică ramura sportivă căreia îi corespunde fiecare rând. Există și o coloană "Weight" care îți arată greutatea fiecărui atlet.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în vizualizarea datelor cu Matplotlib

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Iterează peste valorile din sports, folosind sport ca variabilă de buclă.
La fiecare iterație, extrage rândurile în care coloana "Sport" este egală cu sport.
Adaugă o bară la obiectul ax furnizat, etichetată cu numele ramurii sportive, cu media coloanei "Weight" ca înălțime și abaterea standard ca bară de eroare pe axa y.
Salvează figura în fișierul "sports_weights.png".

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

fig, ax = plt.subplots()

# Loop over the different sports branches
for ____ in ____:
  # Extract the rows only for this sport
  sport_df = ____
  # Add a bar for the "Weight" mean with std y error bar
  ____

ax.set_ylabel("Weight")
ax.set_xticklabels(sports, rotation=90)

# Save the figure to file
____

Editează și rulează codul