清理背景

在探索各州农贸市场商品销售的模式时，您注意到有几个州很突出。North Dakota 和 New Mexico 在各州中，按销售某种商品的农贸市场占比来看，经常排在靠后的位置；而 Vermont 几乎总是名列前茅。您希望既能呈现各州商品销售的总体模式，又能突出这些特别有意思的州。

您准备绘制一个散点图：以各州销售某种商品的市场占比为度量，展示该商品的销售情况。为突出这些有意思的州，您将连接每个州的点以成线。为得到简洁清爽的图形，您把背景简化为一组用于定位的网格。

本练习是课程的一部分

用 Python 提升数据可视化

查看课程

练习说明

将图表背景设置为白色并带有网格线。
在散点图和折线图中，分别用正在销售的 'good' 编码 x 轴，用 'prop selling' 编码 y 轴。
从图中移除所有边框。请记住，默认情况下，sns.despine() 只会移除上边和右边的边框线（spines）！

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Set background to white with grid
sns.set_style('____')

plt.scatter('____','____', marker = '_', alpha = 0.7, data = goods_by_state)

# Draw lines across goods for highlighted states
highlighted = goods_by_state.query("state in ['New Mexico','North Dakota','Vermont']")
sns.lineplot('____','____', 'state', data = highlighted, legend = False)

# Draw state name at end of lines
last_rows = highlighted.groupby('state', as_index = False).agg('first')
for _,row in last_rows.iterrows():
    plt.annotate(row['state'], (row['good'], row['prop selling']),
                 ha = 'right', xytext = (5,0), textcoords = 'offset pixels')

# Remove all borders
sns.____(____ = ____, ____ = ____)
plt.show()

编辑并运行代码