Skapa och tolka ett lådagram
Vi fortsätter med datamängden student_data. I en tidigare övning undersökte vi sambandet mellan studietid och slutbetyg med hjälp av ett stapeldiagram som jämförde det genomsnittliga slutbetyget ("G3") för elever i olika kategorier av "study_time".
I den här övningen använder vi i stället ett lådagram för att titta på samma samband. Som en påminnelse: för att skapa ett lådagram behöver du använda funktionen catplot() och ange namnet på den kategoriska variabeln på x-axeln (x=____), namnet på den kvantitativa variabeln på y-axeln (y=____), den pandas-DataFrame som ska användas (data=____) samt diagramtypen (kind="box").
Vi har redan importerat matplotlib.pyplot som plt och seaborn som sns.
Den här övningen är en del av kursen
Introduktion till datavisualisering med Seaborn
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Specify the category ordering
study_time_order = ["<2 hours", "2 to 5 hours",
"5 to 10 hours", ">10 hours"]
# Create a box plot and set the order of the categories
# Show plot
plt.show()