รัฐใดเป็นมิตรกับตลาดมากที่สุด?

ระหว่างสำรวจข้อมูลตลาดเกษตรกร คุณสงสัยว่าจะเห็นรูปแบบอะไรบ้างหากรวมข้อมูลในระดับรัฐ บางรัฐเป็นมิตรกับตลาดมากกว่ารัฐอื่นหรือไม่? เพื่อตรวจสอบเรื่องนี้ ให้จัดกลุ่มข้อมูลตามรัฐ แล้วหาจำนวนตลาดที่ผ่านการแปลงลอการิทึม (log_markets) และจำนวนประชากรของแต่ละรัฐ (log_pop)

markets_and_pop = (markets
    .groupby('state', as_index = False)
    .agg({
       'name': lambda d: log(len(d)),
       'state_pop': lambda d: log(d.iloc[0]) })
    .rename(columns = {
        'name': 'log_markets', 
        'state_pop': 'log_pop' }))

ในการแสดงผลด้วยกราฟ ให้ใช้ regression plot เพื่อดูความสัมพันธ์ปกติระหว่างจำนวนตลาดกับจำนวนประชากร และใช้ text-scatter เพื่อระบุ outlier ที่น่าสนใจได้อย่างรวดเร็ว

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การพัฒนาการแสดงผลข้อมูลใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

วนลูปข้ามแถวของ DataFrame markets_and_pop
วาง annotation ไว้ถัดจากจุดบนกราฟ scatter plot
ลดขนาดตัวอักษรของ annotation เป็น 10 พอยต์

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

g = sns.regplot(
    "log_markets", "log_pop", 
    ci = False,
    # Shrink scatter plot points
    scatter_kws = {'s':2},
    data = markets_and_pop)

# Iterate over the rows of the data
for _, row in markets_and_pop.____():
    state, _, _, log_markets, log_pop = row
    # Place annotation and reduce size for clarity
    g.annotate(state, (____,____), ____ = ____)

plt.show()

แก้ไขและรันโค้ด