ПочатиПочніть безкоштовно

Багато бутстрепів із «бджолиними» діаграмами

Як мешканець Цинциннаті, ви хочете порівняти середні значення NO2 із Де-Мойном, Індіанаполісом і Г'юстоном — кількома іншими містами, де ви жили.

Щоб це дослідити, ви вирішили використати бутстреп-оцінювання для середніх значень NO2 у кожному місті. Оскільки вам важливо саме порівняння, ви використаєте діаграму-рой (swarm plot), щоб зіставити оцінки.

DataFrame pollution_may надано разом із функцією bootstrap(), показаною на слайдах, для виконання бутстреп-перевибірки.

Ця вправа є частиною курсу

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Запустіть бутстреп-перевибірку для кожного вектора city_NO2.
  • Додайте назву міста як стовпець у DataFrame бутстрепу cur_boot.
  • Задайте для всіх точок на діаграмі-рої колір 'coral', щоб уникнути проблеми поєднання кольору та розміру.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Initialize a holder DataFrame for bootstrap results
city_boots = pd.DataFrame()

for city in ['Cincinnati', 'Des Moines', 'Indianapolis', 'Houston']:
    # Filter to city
    city_NO2 = pollution_may[pollution_may.city  ==  city].NO2
    # Bootstrap city data & put in DataFrame
    cur_boot = pd.DataFrame({'NO2_avg': bootstrap(____, 100), 'city': ____})
    # Append to other city's bootstraps
    city_boots = pd.concat([city_boots,cur_boot])

# Beeswarm plot of averages with citys on y axis
sns.swarmplot(y = "city", x = "NO2_avg", data = city_boots, ____ = '____')

plt.show()
Редагувати та запускати код