การสร้าง Heatmap
Heatmap คือ Matrix plot ที่ใช้กันทั่วไป ซึ่งช่วยสรุปความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวในรูปแบบกราฟิก ในแบบฝึกหัดนี้ เราจะเริ่มต้นด้วยการดูข้อมูลแขกรับเชิญของรายการ Daily Show ในช่วงปี 1999 - 2015 เพื่อดูว่าอาชีพของแขกรับเชิญเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรตามกาลเวลา
ข้อมูลประกอบด้วยวันที่ปรากฏตัวของแขกแต่ละคน รวมถึงอาชีพของพวกเขา สำหรับแบบฝึกหัดแรกนี้ เราต้องจัดรูปแบบข้อมูลให้เหมาะสมกับฟังก์ชัน heatmap ของ Seaborn เพื่อให้พล็อตข้อมูลได้อย่างถูกต้อง ข้อมูลทั้งหมดถูกโหลดลงในตัวแปร df แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การสร้างภาพข้อมูลระดับกลางด้วย Seaborn
คำแนะนำการฝึกหัด
- ใช้ฟังก์ชัน
crosstab()ของ pandas เพื่อสร้างตารางจำนวนครั้งที่เข้าร่วมตามGroupและYear - แสดงผล DataFrame ชื่อ
pd_crosstab - พล็อตข้อมูลโดยใช้ฟังก์ชัน
heatmap()ของ Seaborn
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Create a crosstab table of the data
pd_crosstab = pd.____(df["Group"], df["YEAR"])
print(pd_crosstab)
# Plot a heatmap of the table
sns.____(pd_crosstab)
# Rotate tick marks for visibility
plt.yticks(rotation=0)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()