Eyaletten Eyalete Akışlar
Videoda eyaletten eyalete göç akışlarının bir ısı haritasını gördün, ancak bu grafik epey kalabalıktı. Bu egzersizde yalnızca Ortabatı bölgesi içindeki akışlara odaklanacaksın.
Bir state_to_state DataFrame'i yüklendi ve ilk birkaç satır konsolda görüntüleniyor. Videodan hatırlarsan, satır etiketleri gidilen eyaleti, sütun adları ise gelinen eyaleti gösteriyor.
Ortabatı eyaletlerinin adlarını içeren bir midwest_states listesi tanımlandı. (Hangi eyaletleri içerdiğini görmek istersen konsola yazdırabilirsin.) DataFrame sütun adları ve indeks için de eyalet adlarını kullandığından, bu ısı haritasında kullanmak istediğin sütun ve satırları seçmek için midwest_states listesini kullanacaksın.
pandas ve seaborn her zamanki kısaltmalarla içe aktarıldı.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile ABD Nüfus Sayımı Verilerini Analiz Etme
Egzersiz talimatları
- DataFrame'i alt kümele; yalnızca eyalet adları listesindeki sütunları ve indeksleri yine bu listedeki adlar olan satırları döndür.
- Alt kümelerken sütunlar ve satırlar yeniden sıralanmış olabilir.
midwest.indexilemidwest.columnseşit mi kontrol et. - DataFrame'i satır indeksiyle (
axis = 0) ve sütun adıyla (axis = 1) sırala. Her iki durumda dainplace = Truekullan. midwestiçin bir ısı haritası oluştur.cmap="YlGnBu"ile sarı-yeşil-mavi bir renk geçişi uygula.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Retain only rows and columns of Midwest states
midwest = state_to_state[____][state_to_state.index.isin(____)]
# Are rows and columns still in the same order?
print(____)
# Sort the rows (by index) and columns (by name)
midwest.sort_index(axis = ____, ____)
midwest.sort_index(axis = ____, ____)
# Create a heatmap of migration flows
____
plt.xticks(rotation=90)
plt.yticks(rotation=0)
plt.show()