fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize = (15,10)) # 2, 2 número de linhas e subplots por linha
axs[0,0] = sns.countplot(data = df, x = "Migração", hue = "Target", ax = axs[0,0])
axs[0,1] = sns.boxplot(data = df, x = "Target", y = "PIB", hue = "Target", ax = axs[0,1])
axs[1,0] = sns.boxplot(data = df, x = "Target", y = "Taxa de desemprego", hue = "Target", ax = axs[1,0])
axs[1,1] = sns.boxplot(data = df, x = "Target", y = "Taxa de inflação", hue = "Target", ax = axs[1,1])
plt.show()
Olá, William! Como vai?
Parabéns pela resolução da atividade!
Observei que você explorou o uso de subplots para organizar múltiplos gráficos em uma única figura, utilizou muito bem o countplot e boxplot para analisar diferentes variáveis e ainda compreendeu a importância de aplicar hue para destacar a relação com a variável Target.
Uma dica interessante para o futuro é evitar sobrescrever os objetos axs ao atribuir diretamente o retorno das funções do Seaborn. Em vez disso, basta passar o parâmetro ax sem reatribuir. Assim:
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(15,10))
sns.countplot(data=df, x="Migração", hue="Target", ax=axs[0,0])
sns.boxplot(data=df, x="Target", y="PIB", hue="Target", ax=axs[0,1])
sns.boxplot(data=df, x="Target", y="Taxa de desemprego", hue="Target", ax=axs[1,0])
sns.boxplot(data=df, x="Target", y="Taxa de inflação", hue="Target", ax=axs[1,1])
plt.show()
Isso faz com que os gráficos sejam renderizados corretamente em cada posição sem alterar a matriz de eixos.
Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.
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