เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การซ่อนค่าผิดปกติ

ลองใช้ชุดข้อมูล student_data เพื่อเปรียบเทียบการกระจายของเกรดสุดท้าย ("G3") ระหว่างนักเรียนที่มีอินเทอร์เน็ตที่บ้านกับที่ไม่มี โดยใช้ตัวแปร "internet" ซึ่งเป็นตัวบ่งชี้แบบไบนารี (yes/no) ว่านักเรียนมีอินเทอร์เน็ตที่บ้านหรือไม่

เนื่องจากอินเทอร์เน็ตอาจเข้าถึงได้ยากกว่าในพื้นที่ชนบท เราจะเพิ่มกลุ่มย่อยตามที่อยู่อาศัยของนักเรียน โดยใช้ตัวแปร "location" ซึ่งบ่งชี้ว่านักเรียนอาศัยอยู่ในเขตเมือง ("Urban") หรือชนบท ("Rural")

มีการ import Seaborn เป็น sns และ matplotlib.pyplot เป็น plt เรียบร้อยแล้ว และอย่าลืมว่าสามารถซ่อนค่าผิดปกติใน box plot ได้โดยตั้งค่า showfliers=False

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การสร้างภาพข้อมูลด้วย Seaborn เบื้องต้น

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้ sns.catplot() เพื่อสร้าง box plot จาก DataFrame student_data โดยให้ "internet" อยู่บนแกน x และ "G3" อยู่บนแกน y
  • เพิ่มกลุ่มย่อยโดยให้แต่ละ box plot มีสีตามตัวแปร "location"
  • ไม่ต้องแสดงค่าผิดปกติ

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Create a box plot with subgroups and omit the outliers






# Show plot
plt.show()
แก้ไขและรันโค้ด