ПочатиПочніть безкоштовно

Теплокарта часу в дорозі за способом поїздки

У цій вправі ви створите теплокарту на основі загальнонаціональних даних, щоб порівняти час у дорозі (у хвилинах) і способи поїздки. Ви починаєте з data_row — списку значень із єдиного рядка даних об'єкта відповіді JSON API. Списки способів поїздки modes (5) і проміжків часу times (9) вже створені та виведені в консоль. Вам потрібно перетворити один рядок даних на список списків, побудувати датафрейм, придатний для передання в sns.heatmap, і створити теплокарту.

Рядок даних містить відомості про 5 способів поїздки у групах із 9 значень часу в дорозі. Одна ітерація — це повний набір значень часу в дорозі.

pandas і seaborn імпортовано зі звичними псевдонімами.

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз даних перепису США в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Призначте iter_len довжину списку times
  • У списковому включенні створіть діапазон зі стартом 0, фінішем, що дорівнює довжині data_row, і кроком iter_len
  • Побудуйте теплокарту, передавши датафрейм commuting першим параметром; додайте підписи з кількістю поїздок у тисячах (виконайте цілочисельне ділення на 1000)

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Set iter_len to the number of commute times
iter_len = ____

# Break row into list of lists by travel mode
data = [data_row[i:i+iter_len] for i in range(____)]

# Create DataFrame, set data type to int
commuting = pd.DataFrame(data=data, index=modes, columns=times)
commuting = commuting.astype(int)

# Create heatmap of commuters by mode by income
sns.heatmap(____, annot=____, fmt = "d", cmap="YlGnBu")
plt.xticks(rotation = 50)
plt.yticks(rotation = 50)
plt.show()
Редагувати та запускати код