Hangi eyalet pazar dostu?

Çiftçi pazarları verisini keşfederken, eyalet düzeyinde toplulaştırırsan hangi kalıpların ortaya çıkabileceğini merak ediyorsun. Bazı eyaletler diğerlerinden daha mı pazar dostu? Bunu incelemek için verini eyalete göre gruplayıp pazar sayılarının log dönüşümünü (log_markets) ve eyalet nüfuslarını (log_pop) elde ediyorsun.

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' }))

Görselleştirmek için, pazar ve nüfus sayıları arasındaki 'normal' ilişkiyi görmek adına bir regresyon grafiği ve ilginç aykırı değerleri hızla belirlemek için metinli dağılım (text-scatter) kullanmaya karar veriyorsun.

Bu egzersiz

Python'da Veri Görselleştirmelerini İyileştirme

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

markets_and_pop DataFrame'inin satırlarında yineleme yap.
Açıklamaları dağılım noktalarının yanına yerleştir.
Açıklama metni boyutunu 10 puntoya düşür.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

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()

Kodu Düzenle ve Çalıştır