Тепловая карта времени поездок по видам транспорта
В этом упражнении вы создадите тепловую карту, отображающую национальные данные о времени поездок (в минутах) и видах транспорта. В качестве исходных данных задан data_row — список значений из единственной строки данных ответа JSON API. Списки видов транспорта modes (5 элементов) и значений времени times (9 элементов) уже созданы и выведены в консоль. Вам нужно преобразовать строку данных в список списков, сформировать DataFrame, подходящий для передачи в sns.heatmap, и построить тепловую карту.
Строка данных содержит информацию о 5 видах транспорта, сгруппированную по 9 значениям времени поездки. Одна итерация соответствует полному набору значений времени.
pandas и seaborn импортированы с обычными псевдонимами.
Это упражнение является частью курса
Анализ данных переписи населения США в Python
Инструкции к упражнению
- Присвойте переменной
iter_lenдлину спискаtimes - В генераторе списка задайте диапазон с начальным значением 0, конечным значением, равным длине
data_row, и шагомiter_len - Постройте тепловую карту, передав DataFrame
commutingпервым параметром; добавьте аннотации с числом поездок в тысячах (используйте целочисленное деление на1000)
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Set iter_len to the number of commute times
iter_len = ____
# Break row into list of lists by travel mode
data = [data_row[i:i+iter_len] for i in range(____)]
# Create DataFrame, set data type to int
commuting = pd.DataFrame(data=data, index=modes, columns=times)
commuting = commuting.astype(int)
# Create heatmap of commuters by mode by income
sns.heatmap(____, annot=____, fmt = "d", cmap="YlGnBu")
plt.xticks(rotation = 50)
plt.yticks(rotation = 50)
plt.show()