Створіть і проінтерпретуйте box plot
Продовжимо працювати з набором даних student_data. У попередній вправі ми досліджували зв'язок між навчанням і підсумковою оцінкою, використавши стовпчикову діаграму, щоб порівняти середню підсумкову оцінку ("G3") серед студентів у різних категоріях "study_time".
У цій вправі спробуємо подивитися на цей зв'язок за допомогою box plot. Нагадаємо: щоб створити box plot, потрібно використати функцію catplot() і вказати назву категоріальної змінної для осі x (x=____), назву кількісної змінної для підсумовування на осі y (y=____), pandas DataFrame для використання (data=____) і тип графіка (kind="box").
Ми вже імпортували matplotlib.pyplot як plt і seaborn як sns.
Ця вправа є частиною курсу
Вступ до візуалізації даних із Seaborn
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Specify the category ordering
study_time_order = ["<2 hours", "2 to 5 hours",
"5 to 10 hours", ">10 hours"]
# Create a box plot and set the order of the categories
# Show plot
plt.show()