Hue și grafice de numărare

Continuăm să explorăm setul de date cu elevi din liceu, de data aceasta analizând o variabilă nouă. Coloana "school" indică inițialele școlii frecventate de elev – fie "GP", fie "MS".

În exercițiul anterior, am creat un scatter plot în care punctele erau colorate în funcție de zona în care locuia elevul – urbană sau rurală. Câți elevi locuiesc în zone urbane față de cele rurale și variază această distribuție în funcție de școală? Să creăm un grafic de numărare cu subgrupuri pentru a afla.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în vizualizarea datelor cu Seaborn

Instrucțiuni pentru exercițiu

Completează dicționarul palette_colors astfel încât valoarea de locație "Rural" să fie asociată cu culoarea "green", iar valoarea "Urban" cu culoarea "blue".
Creează un grafic de numărare cu "school" pe axa x, folosind DataFrame-ul student_data.
- Adaugă subgrupuri în grafic folosind variabila "location" și utilizează dicționarul palette_colors pentru ca subgrupurile să fie afișate în verde și albastru.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import Matplotlib and Seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Create a dictionary mapping subgroup values to colors
palette_colors = {____: "green", ____: "blue"}

# Create a count plot of school with location subgroups




# Display plot
plt.show()

Editează și rulează codul

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în vizualizarea datelor cu Seaborn

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.9+

Începe cursul gratuit

Ce este Seaborn și când ar trebui să îl folosești? În acest capitol vei afla! În plus, vei învăța cum să creezi diagrame de dispersie și diagrame de numărare folosind atât liste de date, cât și DataFrame-uri pandas. Vei descoperi, de asemenea, unul dintre marile avantaje ale Seaborn – posibilitatea de a adăuga cu ușurință o a treia variabilă în graficele tale, folosind culoarea pentru a reprezenta diferite subgrupuri.

Exercise 1: Introducere în Seaborn Exercise 2: Crearea unui scatter plot cu liste Exercise 3: Crearea unui grafic de numărare cu o listă Exercise 4: Utilizarea pandas cu Seaborn Exercise 5: Date „tidy" vs. date „untidy"Exercise 6: Crearea unui count plot cu un DataFrame Exercise 7: Adăugarea unei a treia variabile cu hue Exercise 8: Hue și grafice de dispersie Exercise 9: Hue și grafice de numărare

Exercițiul curent

În acest capitol, vei crea și personaliza grafice care vizualizează relația dintre două variabile cantitative. Vei folosi diagrame de dispersie și grafice de tip linie pentru a explora cum variază nivelul de poluare a aerului dintr-un oraș pe parcursul zilei și cum se corelează puterea motorului cu eficiența consumului de carburant la mașini. Vei descoperi și un alt mare avantaj al Seaborn – posibilitatea de a crea cu ușurință subgrafice într-o singură figură!

Exercise 1: Introducere în grafice relaționale și subgrafice Exercise 2: Crearea subgraficelor cu col și row Exercise 3: Crearea de subgrafice cu doi factori Exercise 4: Personalizarea diagramelor de dispersie Exercise 5: Modificarea dimensiunii punctelor într-un scatter plot Exercise 6: Modificarea stilului punctelor dintr-un scatter plot Exercise 7: Introducere în graficele liniare Exercise 8: Interpretarea graficelor linie Exercise 9: Vizualizarea abaterii standard cu grafice liniare Exercise 10: Reprezentarea subgrupurilor în grafice linie

Variabilele categorice sunt prezente în aproape orice set de date, însă sunt deosebit de frecvente în datele provenite din sondaje. În acest capitol, vei învăța cum să creezi și să personalizezi grafice categorice, precum diagrame box, diagrame cu bare, diagrame de numărare și diagrame de tip punct. Pe parcurs, vei explora date din sondaje adresate tinerilor despre interesele lor, elevilor despre obiceiurile de studiu și bărbaților adulți despre percepția lor asupra masculinității.

Exercise 1: Grafice de numărare și grafice cu bare Exercise 2: Grafice de numărare Exercise 3: Bar plot-uri cu procente Exercise 4: Personalizarea diagramelor cu bare Exercise 5: Diagrame box plot Exercise 6: Creează și interpretează un box plot Exercise 7: Eliminarea valorilor extreme Exercise 8: Ajustarea mustăților Exercise 9: Grafice cu puncte Exercise 10: Personalizarea diagramelor de puncte Exercise 11: Diagrame de puncte cu subgrupuri

În acest ultim capitol, vei învăța cum să adaugi titluri și etichete de axe relevante – unele dintre cele mai importante elemente ale oricărei vizualizări de date! Vei afla, de asemenea, cum să personalizezi stilul vizualizărilor tale pentru a orienta mai rapid publicul spre concluziile cheie. Apoi, vei pune împreună tot ce ai învățat în exercițiile finale ale cursului!

Exercise 1: Schimbarea stilului și culorii graficelor Exercise 2: Schimbarea stilului și a paletei Exercise 3: Modificarea scalei Exercise 4: Utilizarea unei palete personalizate Exercise 5: Adăugarea titlurilor și etichetelor: Partea 1 Exercise 6: FacetGrid-uri vs. AxesSubplot-uri Exercise 7: Adăugarea unui titlu unui obiect FacetGrid Exercise 8: Adăugarea titlurilor și etichetelor: Partea 2 Exercise 9: Adăugarea unui titlu și a etichetelor axelor Exercise 10: Rotirea etichetelor de pe axa x Exercise 11: Totul împreună Exercise 12: Box plot cu subgrupuri Exercise 13: Grafic de bare cu subgrupuri și subgrafice Exercise 14: Bravo! Ce urmează?