将可视化自动化
Matplotlib 的一大优势是可以根据输入数据自动调整。例如，即使您拿到的数据包含未知数量的类别，仍然可以创建一个为每个类别绘制柱子的柱状图。
在本练习中，您将再次可视化 2016 年夏季奥运会的奖牌获得者数据，但这一次数据集中包含未知数量的运动项目分支。数据将加载为一个名为 summer_2016_medals 的 pandas DataFrame 对象，其中包含一个名为 "Sport" 的列，指明每一行对应的运动项目分支。此外，还有一个 "Weight" 列，给出每位运动员的体重。
本练习是课程的一部分
Matplotlib 数据可视化入门
练习说明
- 遍历
sports的取值，将循环变量命名为sport。 - 在每次循环中，筛选出
"Sport"列等于sport的行。 - 在给定的
ax对象上添加一个柱形，标签为该运动项目名称，高度为"Weight"列的均值，并使用标准差作为 y 轴误差线。 - 将图像保存为文件
"sports_weights.png"。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
fig, ax = plt.subplots()
# Loop over the different sports branches
for ____ in ____:
# Extract the rows only for this sport
sport_df = ____
# Add a bar for the "Weight" mean with std y error bar
____
ax.set_ylabel("Weight")
ax.set_xticklabels(sports, rotation=90)
# Save the figure to file
____