Bản đồ nhiệt Thời gian Di chuyển theo Phương thức Đi lại
Trong bài tập này, bạn sẽ tạo một bản đồ nhiệt từ dữ liệu cấp quốc gia để so sánh thời gian đi làm (tính bằng phút) và các phương thức di chuyển. Bạn bắt đầu với data_row, một danh sách các giá trị từ một hàng dữ liệu duy nhất của đối tượng phản hồi JSON API. Các danh sách modes (5) cho phương thức di chuyển và times (9) cho thời gian đi làm đã được tạo và in ra console. Bạn cần định hình lại hàng dữ liệu đơn này thành danh sách các danh sách, tạo một DataFrame phù hợp để truyền vào sns.heatmap, và vẽ bản đồ nhiệt.
Hàng dữ liệu chứa dữ liệu về 5 phương thức di chuyển, mỗi phương thức gồm một nhóm 9 thời gian đi làm. Một “iteration” là một bộ đầy đủ các thời gian đi làm.
pandas và seaborn đã được nạp với các bí danh quen thuộc.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Đặt
iter_lenbằng độ dài danh sáchtimes - Trong list comprehension, tạo một range với điểm bắt đầu là 0, điểm kết thúc là độ dài của
data_row, và bước làiter_len - Tạo một bản đồ nhiệt với DataFrame
commutinglàm tham số đầu tiên; chú thích bản đồ nhiệt bằng số lượt đi lại tính theo nghìn (dùng phép chia số nguyên để chia cho1000)
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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()