stripplot() и swarmplot()
Многие наборы данных содержат категориальные данные, и Seaborn предлагает несколько удобных типов графиков для их анализа. В этом примере мы продолжим работу с данными School Improvement за 2010 год и разобьём данные по типам применяемых моделей улучшения школ.
Для справки: ниже представлено распределение KDE по суммам грантов (Award Amounts):
Этот график полезен, однако анализ отдельных значений Award_Amount и их распределения по четырём категориям даёт значительно больше информации.
Это упражнение является частью курса
Средний уровень визуализации данных с Seaborn
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create the stripplot
sns.____(data=df,
x='____',
y='____',
jitter=____)
plt.show()