Các pairplot bổ sung
Bài tập này sẽ đi qua thêm một vài ví dụ về cách tùy biến
pairplot() để phân tích dữ liệu nhanh và xác định
những khu vực đáng chú ý, có thể xứng đáng để phân tích sâu hơn.
Một hướng tùy biến hữu ích là chỉ rõ
x_vars và y_vars mà bạn muốn khảo sát. Thay vì xem tất cả các mối quan hệ cặp đôi, khả năng này cho phép bạn chỉ nhìn vào
những tương tác cụ thể có thể bạn quan tâm.
Chúng ta đã xem cách dùng kind để điều khiển loại biểu đồ. Bạn cũng có thể dùng diag_kind để điều khiển loại biểu đồ trên các đường chéo.
Ở ví dụ cuối, chúng ta sẽ đưa cả biểu đồ hồi quy và kde vào trong pairplot.
Bài tập này là một phần của khóa học
Trực quan hóa dữ liệu nâng cao với Seaborn
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Build a pairplot with different x and y variables
sns.___(data=df,
___=["fatal_collisions_speeding", "fatal_collisions_alc"],
___=['premiums', 'insurance_losses'],
kind='scatter',
hue='Region',
___='husl')
plt.show()
plt.clf()