1 when european fly nest

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.13.15%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App()%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20%23%20Libraries%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20pandas%20as%20pd%0A%0A%20%20%20%20%23%20dataviz%0A%20%20%20%20import%20seaborn%20as%20sns%0A%20%20%20%20import%20altair%20as%20alt%0A%20%20%20%20import%20plotly.express%20as%20px%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.pyplot%20as%20plt%0A%20%20%20%20import%20matplotlib.colors%20as%20mcolors%0A%20%20%20%20%23%20'%25matplotlib%20inline'%20command%20is%20supported%20automatically%20in%20marimo%0A%0A%20%20%20%20%23%20plt.rcParams%5B%22font.family%22%5D%20%3D%20%22Arial%22%0A%20%20%20%20return%20alt%2C%20mcolors%2C%20mo%2C%20pd%2C%20px%2C%20sns%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20**A%20Python%20Dataviz%20Makeover%20Series**%0A%20%20%20%20---%0A%20%20%20%20%23%20Episode%201%20%E2%80%93%20**When%20Europeans%20fly%20nest**%0A%0A%20%20%20%20---%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%3Cimg%20src%3D%22https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fmartidossi%2Fdata_viz_makeover%2Fmain%2Fpics%2Feuropeans_parental_household.png%22%20width%3D%22500%22%20style%3D%22border-radius%3A%2010px%3B%22%3E%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20Despite%20its%20simplicity%20and%20overall%20ease%20of%20readability%2C%20this%20chart%20presents%20a%20few%20questionable%20design%20choices%20that%20could%20be%20revisited%20to%20enhance%20clarity%20and%20effectiveness%20(_e.g.%2C%20what%20drives%20the%20positioning%20of%20the%20bubbles%3F%20Why%20do%20all%20the%20circles%20share%20the%20same%20size%2C%20even%20though%20their%20underlying%20values%20differ%3F%20Is%20the%20chosen%20colormap%20truly%20effective%20in%20this%20context%3F_).%20It%20is%20a%20bubble%20chart%20representing%20the%20average%20age%20at%20which%20young%20people%20leave%20home%20in%20European%20countries.%20Each%20country%20is%20depicted%20by%20a%20bubble%20indicating%20the%20related%20average%20age%2C%20with%20the%20bubble%20color%20corresponding%20to%20an%20age%20group%2C%20as%20shown%20in%20the%20legend.%20See%20%5Breferences%5D(%23references).%0A%0A%20%20%20%20%F0%9F%94%8D%20**The%20goal**%20of%20this%20notebook%20is%20to%20explore%20alternative%20visualization%20approaches%20that%20represent%20the%20same%20data%20(and%20more)%20more%20effectively%20and%20intuitively%2C%20eventually%20with%20more%20contextual%20information.%0A%0A%20%20%20%20%F0%9F%92%BB%20**How**%3A%20everything%20is%20developed%20in%20Python.%20You're%20currently%20in%20a%20%5BMarimo%5D(https%3A%2F%2Fmarimo.io%2F)%20notebook%2C%20an%20interactive%20and%20lightweight%20Python%20environment%20designed%20for%20enhanced%20data%20exploration%20and%20storytelling.%20Depending%20on%20the%20specific%20need%2C%20visualizations%20are%20built%20using%20%5BAltair%5D(https%3A%2F%2Faltair-viz.github.io%2F)%20or%20%5BPlotly%5D(https%3A%2F%2Fplotly.com%2Fpython%2F).%20If%20you're%20interested%20in%20the%20**code**%20behind%2C%20you%20can%20click%20on%20the%20%E2%80%9CShow%20code%E2%80%9D%20toggle%20button%20in%20the%20top%20right%20corner%20of%20the%20notebook%20interface%3A%0A%0A%20%20%20%20%3Cimg%20src%3D%22https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2Fmartidossi%2Fdata_viz_makeover%2Fmain%2Fpics%2Fsee_code.png%22%20width%3D%22300%22%3E%0A%0A%20%20%20%20%E2%9A%A0%EF%B8%8F%20_**Note**%3A%20this%20notebook%20is%20best%20viewed%20on%20a%20desktop%20screen%20for%20full%20functionality%20and%20layout%2C%20some%20elements%20may%20not%20display%20properly%20on%20mobile._%0A%0A%20%20%20%20---%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Index%0A%0A%20%20%20%20**Part%201**%3A%20%5BChart%20makeover%5D(%231-chart-makeover)%0A%0A%20%20%20%20-%20%5B1.1%20Data%5D(%2311-data)%0A%20%20%20%20-%20%5B1.2%20Barplot%5D(%2312-barplot)%0A%20%20%20%20-%20%5B1.3%20Bubble%20chart%5D(%2313-bubble-chart)%0A%20%20%20%20-%20%5B1.4%20Choropleth%20map%5D(%2314-choropleth-map)%0A%0A%20%20%20%20**Part%202**%3A%20%5BAdding%20contextual%20data%5D(%232-adding-contextual-data)%0A%0A%20%20%20%20-%20%5B2.1%20Data%5D(%2321-data)%0A%20%20%20%20-%20%5B2.2%20Ranged%20dot%20plot%5D(%2322-ranged-dot-plot)%0A%20%20%20%20-%20%5B2.3%20Heatmaps%5D(%2323-heatmaps)%0A%0A%20%20%20%20%5BReferences%5D(%23references)%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20----%0A%0A%20%20%20%20%23%201.%20Chart%20makeover%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%201.1%20Data%0A%20%20%20%20The%20first%20step%20to%20better%20understand%20and%20improve%20the%20visualization%20involves%20the%20data%20itself%3A%20we%20start%20by%20recreating%20the%20dataset%20from%20scratch%20based%20on%20the%20values%20shown%20in%20the%20image.%0A%0A%20%20%20%20%F0%9F%94%A2%20**How%20is%20this%20metric%20calculated%3F**%20We're%20looking%20at%20the%20_estimated%20average%20age%20at%20which%20young%20people%20leave%20their%20parental%20home_%20across%20European%20countries.%20According%20to%20Eurostat%2C%20this%20represents%20the%20age%20at%20which%2050%25%20of%20the%20population%20no%20longer%20live%20in%20a%20household%20with%20their%20parent(s)%20(see%20%5Breferences%5D(%23references)%20for%20more%20details).%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pd)%3A%0A%20%20%20%20data%20%3D%20%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Finland'%2C%2021.3%2C%20'below%2023'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Estonia'%2C%2022.7%2C%20'below%2023'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Sweden'%2C%2021.4%2C%20'below%2023'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Denmark'%2C%2021.7%2C%20'below%2023'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Netherlands'%2C%2023%2C%20'23-25'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Germany'%2C%2023.8%2C%20'23-25'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Lithuania'%2C%2024.7%2C%20'23-25'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'France'%2C%2023.4%2C%20'23-25'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Belgium'%2C%2026.3%2C%20'25-27'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Ireland'%2C%2026.9%2C%20'25-27'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Luxembourg'%2C%2026.8%2C%20'25-27'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Latvia'%2C%2026.8%2C%20'25-27'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Austria'%2C%2025.3%2C%20'25-27'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Czechia'%2C%2025.9%2C%20'25-27'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Poland'%2C%2028.9%2C%20'27-29'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Hungary'%2C%2027.1%2C%20'27-29'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Cyprus'%2C%2027.5%2C%20'27-29'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Romania'%2C%2027.7%2C%20'27-29'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Slovenia'%2C%2029.4%2C%20'29-31'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Greece'%2C%2030.7%2C%20'29-31'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Malta'%2C%2030.1%2C%20'29-31'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Portugal'%2C%2029.7%2C%20'29-31'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Spain'%2C%2030.3%2C%20'29-31'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Italy'%2C%2030.0%2C%20'29-31'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Bulgaria'%2C%2030.3%2C%20'29-31'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Slovakia'%2C%2030.8%2C%20'29-31'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Croatia'%2C%2033.4%2C%20'over%2031'%5D%2C%0A%20%20%20%20%5D%0A%0A%20%20%20%20df%20%3D%20pd.DataFrame(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20data%3Ddata%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20columns%3D%5B'country'%2C%20'avg_age_22'%2C%20'age_cluster'%5D%0A%20%20%20%20).sort_values(by%3D'avg_age_22')%20%0A%0A%20%20%20%20df%0A%20%20%20%20return%20(df%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df)%3A%0A%20%20%20%20print(f'Number%20of%20rows%3A%20%7Bdf.shape%5B0%5D%7D%2C%20number%20of%20columns%3A%20%7Bdf.shape%5B1%5D%7D')%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%201.2%20Barplot%0A%20%20%20%20The%20easiest%20yet%20most%20effective%20way%20to%20redesign%20this%20visualization%20is%20by%20using%20a%20bar%20chart.%20In%20addition%20to%20changing%20the%20visual%20model%2C%20we%20also%20update%20the%20**color%20scheme**%3A%20rather%20than%20using%20the%20rainbow%20palette%20from%20the%20original%20data%20visualization%2C%20we%20apply%20a%20more%20perceptually%20friendly%20one%20from%20the%20Seaborn%20library%2C%20named%20%60magma%60.%20For%20the%20sake%20of%20readability%2C%20we%20also%20opt%20for%20a%20horizontal%20bar%20chart.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df%2C%20mcolors%2C%20sns)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Rather%20than%20the%20color%20palette%20used%20in%20the%20chart%2C%20we%20use%20this%20one%3A%0A%20%20%20%20palette%20%3D%20sns.color_palette(%22rocket%22%2C%20n_colors%3Ddf.age_cluster.nunique())%0A%20%20%20%20%23%20(for%20more%20color%20palette%3A%20https%3A%2F%2Fwww.practicalpythonfordatascience.com%2Fap_seaborn_palette).%0A%0A%20%20%20%20%23%20Get%20hex%20codes%3A%0A%20%20%20%20hex_colors%20%3D%20%5Bmcolors.to_hex(color)%20for%20color%20in%20palette%5D%0A%0A%20%20%20%20%23%20Add%20a%20color%20column%20to%20the%20df%3A%0A%20%20%20%20dict_age_color%20%3D%20dict(zip(df.age_cluster.unique()%5B%3A%3A-1%5D%2C%20hex_colors))%0A%20%20%20%20df%5B'color'%5D%20%3D%20df.age_cluster.map(dict_age_color)%0A%20%20%20%20return%20(dict_age_color%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Dropdown%20to%20decide%20how%20to%20sort%3A%0A%20%20%20%20sort_by%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%5B%22by%20average%20age%22%2C%20%22by%20country%20name%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22by%20average%20age%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22How%20do%20you%20want%20to%20sort%20the%20bars%3F%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%23%23%23%20Sort%20values%5Cn%5Cn%7Bsort_by%7D%22)%0A%20%20%20%20return%20(sort_by%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(alt%2C%20df%2C%20dict_age_color%2C%20mo%2C%20pd%2C%20sort_by)%3A%0A%20%20%20%20sort_method%20%3D%20%22ascending%22%20if%20sort_by.value%20%3D%3D%20%22by%20country%20name%22%20else%20%22-x%22%0A%0A%20%20%20%20bar%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Chart(df)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.mark_bar(opacity%3D0.85)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dalt.X(%22avg_age_22%3AQ%22%2C%20title%3D%22Average%20age%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3Dalt.Y(%22country%3AN%22%2C%20title%3DNone%2C%20sort%3Dsort_method)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dalt.Color(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22age_cluster%3AN%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Age%20group%22%2C%20%23%20legend%20title%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scale%3Dalt.Scale(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20domain%3Dlist(dict_age_color.keys())%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20range%3Dlist(dict_age_color.values())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sort%3Dlist(dict_age_color.keys())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tooltip%3D%5Balt.Tooltip('avg_age_22%3AQ'%2C%20title%3D'Avg%20age')%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.properties(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22When%20Europeans%20fly%20nest%20(2022)%22%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D500%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Vertical%20line%20at%20x%20%3D%2026.4%20(avg%20EU%20value%20across%20the%2027%20countries)%0A%20%20%20%20%23%20This%20value%20is%20not%20in%20the%20dataset%2C%20but%20we%20know%20it%20from%20the%20chart%0A%20%20%20%20avg_val%20%3D%2026.4%0A%20%20%20%20df_avg_val_22%20%3D%20pd.DataFrame(%7B'x'%3A%20%5Bavg_val%5D%2C%20'label'%3A%20%5B'avg%20EU%20value'%5D%7D)%0A%0A%20%20%20%20vline_label%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt.layer(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Chart(df_avg_val_22)%20%23%20v%20line%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.mark_rule(color%3D'black'%2C%20strokeDash%3D%5B4%2C%202%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.encode(x%3D'x%3AQ')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Chart(df_avg_val_22)%20%23%20v%20line%20label%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.mark_text(align%3D'left'%2C%20dx%3D5%2C%20dy%3D475%2C%20fontSize%3D12)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D'x%3AQ'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3Dalt.value(0)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text%3D'label%3AN'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Combine%20all%20layers%0A%20%20%20%20barh_chart%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.ui.altair_chart(bar%20%2B%20vline_label)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.properties(title%3D%22When%20Europeans%20fly%20nest%20(2022)%22%2C%20height%3D500)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.configure_title(fontSize%3D20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.configure_axis(titleFontSize%3D12)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.configure_legend(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labelFontSize%3D10%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20titleFontSize%3D12%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20barh_chart%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%201.3%20Bubble%20chart%0A%20%20%20%20This%20visualization%20builds%20on%20the%20original%20bubble%20chart%20concept.%20Visually%20grouping%20the%20bubbles%20by%20cluster%20reinforces%20a%20sense%20of%20mental%20order%20and%20enables%20quick%20comparisons%20of%20cluster%20sizes.%20Although%20each%20bubble%E2%80%99s%20size%20is%20now%20proportional%20to%20its%20encoded%20value%2C%20the%20differences%20are%20so%20small%20that%20the%20variations%20in%20area%20are%20barely%20noticeable.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20We%20add%20a%20few%20new%20columns%20that%20are%20functional%20to%20the%20creation%20of%20this%20chart%0A%20%20%20%20df%5B'idx'%5D%20%3D%20df.groupby('age_cluster').cumcount().add(1)%0A%0A%20%20%20%20dict_age_cluster_id%20%3D%20dict(zip(df.age_cluster.unique()%2C%20range(6)))%0A%20%20%20%20df%5B'age_cluster_id'%5D%20%3D%20df.age_cluster.map(dict_age_cluster_id)%0A%20%20%20%20return%20(dict_age_cluster_id%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(alt%2C%20df%2C%20dict_age_color%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20cluster_labels%20%3D%20df%5B'age_cluster'%5D.unique().tolist()%20%0A%0A%20%20%20%20%23%20Build%20JS%20expression%20for%20label%20replacement%0A%20%20%20%20label_expr%20%3D%20%22datum.value%20%3D%3D%20null%20%3F%20''%20%3A%20%22%20%2B%20%22%20%7C%7C%20%22.join(%5Bf%22(datum.value%20%3D%3D%20%7Bi%7D%20%3F%20'%7Blabel%7D'%20%3A%20'')%22%20for%20i%2C%20label%20in%20enumerate(cluster_labels)%5D)%0A%0A%20%20%20%20scaling_factor%20%3D%20100%0A%0A%20%20%20%20bubbles%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Chart(df)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.mark_circle()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dalt.X(%22idx%3AQ%22%2C%20title%3DNone%2C%20axis%3DNone)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%20%3D%20alt.Y(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22age_cluster_id%3AQ%22%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Age%20group%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20axis%3Dalt.Axis(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tickCount%3Dlen(cluster_labels)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labelExpr%3Dlabel_expr%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20size%3Dalt.Size(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22avg_age_22%3AQ%22%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scale%3Dalt.Scale(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20type%3D'sqrt'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20range%3D%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scaling_factor*df.avg_age_22.min()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scaling_factor*df.avg_age_22.max()%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20legend%3DNone%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dalt.Color(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22age_cluster%3AN%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scale%3Dalt.Scale(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20domain%3Dlist(dict_age_color.keys())%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20range%3Dlist(dict_age_color.values())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20legend%3DNone%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tooltip%3D%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Tooltip('country%3AN'%2C%20title%3D'Country')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Tooltip('avg_age_22%3AQ'%2C%20title%3D'Avg%20age')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.properties(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D600%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D400%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22When%20Europeans%20fly%20nest%20(2022)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%20%20%20%20%23%20Label%20over%20bubbles%0A%20%20%20%20bubble_labels%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Chart(df)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.mark_text(dy%3D0%2C%20fontSize%3D11)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22idx%3AQ%22%2C%20%23%20shift%20text%20above%20the%20bubble%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22age_cluster_id%3AQ%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text%3D%22country%3AN%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Combine%20and%20autosize%0A%20%20%20%20scatter_plot%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.ui.altair_chart(bubbles%20%2B%20bubble_labels)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.properties(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22When%20Europeans%20fly%20nest%20(2022)%22%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D400%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D600%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20autosize%3Dalt.AutoSizeParams(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20type%3D%22fit%22%2C%20%20%23%20or%20%22fit-x%22%2C%20%22pad%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20contains%3D%22padding%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.configure_axis(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20titleFontSize%3D12%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.configure_title(fontSize%3D20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.configure_view(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20strokeWidth%3D0%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20scatter_plot%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%201.4%20Choropleth%20map%0A%0A%20%20%20%20When%20dealing%20with%20geographic%20data%2C%20maps%20provide%20the%20most%20immediate%20and%20intuitive%20representation.%20In%20this%20case%2C%20coloring%20countries%20based%20on%20their%20age%20group%20bins%20allows%20us%20to%20easily%20visualize%20large-scale%20trends.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df%2C%20dict_age_color%2C%20mo%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20fig_map%20%3D%20px.choropleth(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20locations%3D'country'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20locationmode%3D'country%20names'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D'age_cluster'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20scope%3D'europe'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color_discrete_map%3Ddict_age_color%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D'When%20Europeans%20fly%20nest%20(2022)'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20hover_data%3D%7B'country'%3A%20True%2C%20'avg_age_22'%3A%20True%7D%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20fig_map.update_geos(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fitbounds%3D%22locations%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20visible%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20showframe%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20showcoastlines%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20projection_type%3D'natural%20earth'%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20fig_map.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title_x%3D0.5%2C%20%23%20centers%20the%20title%0A%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D400%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3D%7B%22r%22%3A0%2C%20%22t%22%3A%2050%2C%20%22l%22%3A%200%2C%20%22b%22%3A%200%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20legend_title_text%3D%22Age%20group%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20fig_map.update_traces(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20hovertemplate%3D'%3Cb%3E%25%7Blocation%7D%3C%2Fb%3E%3Cbr%3EAvg%20age%20%25%7Bcustomdata%5B1%5D%7D%3Cextra%3E%3C%2Fextra%3E'%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20mo.ui.plotly(fig_map)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%202.%20Adding%20contextual%20data%0A%20%20%20%20Continuing%20with%20the%20exercise%2C%20it%20may%20be%20helpful%20to%20explore%20the%20original%20data%20source%20(available%20on%20the%20Eurostat%20%5Bwebsite%5D(https%3A%2F%2Fec.europa.eu%2Feurostat%2Fweb%2Fmain%2Fhome)%2C%20see%20%5Breferences%5D(%23references))%20to%20gain%20additional%20context%20and%20insights.%20_This%20is%20not%20related%20to%20modifications%20of%20the%20original%20chart%2C%20but%20rather%20to%20possible%20extensions._%20In%20particular%2C%20the%20Eurostat%20website%20provides%20more%20granular%20data%20by%20gender%20and%20over%20time%20%E2%80%94data%20are%20available%20from%202000%2C%20but%20the%20earliest%20datasets%20are%20partially%20incomplete%2C%20so%20we%20focus%20only%20on%20the%20last%2010%20years%2C%20from%202015%20to%202024.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%202.1%20Data%0A%20%20%20%20Here's%20the%20complete%20dataset%20which%20includes%20one%20column%20for%20each%20year%20covered%20(%602015%60%2C%20...%2C%20%602024%60)%2C%20plus%20a%20feature%20%60sex%60%20which%20takes%203%20values%20(%60Total%60%2C%20%60Males%60%20and%20%60Females%60)%20to%20distinguish%20by%20gender.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pd)%3A%0A%20%20%20%20%23%20df_context%20%3D%20pd.read_csv('public%2Fyth_demo.csv'%2C%20sep%3D'%3B')%0A%20%20%20%20df_context%20%3D%20pd.read_csv(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20''.join(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2F'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'martidossi%2F'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'data_viz_makeover%2Fmain%2Fdata%2F'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'yth_demo.csv'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20sep%3D'%3B'%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20df_context%20%3D%20df_context%5Bdf_context.country!%3D'European%20Union%20-%2027%20countries%20(from%202020)'%5D%0A%20%20%20%20df_context%0A%20%20%20%20return%20(df_context%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%E2%9C%94%EF%B8%8F%20**Quality%20checks**%3A%0A%0A%20%20%20%20-%20We%20check%20that%20for%20each%20combination%20of%20%60sex%60%20and%20%60year%60%2C%20the%20number%20of%20available%20countries%20is%20consistent%20(see%20chart%20below).%20In%20particular%2C%20UK%20left%20EU%20in%202020%2C%20and%20other%20countries%20such%20as%20North%20Macedonia%2C%20Montenegro%2C%20and%20T%C3%BCrkiye%20have%20been%20excluded%20from%20recent%20data%20collections%20to%20maintain%20focus%20on%20official%20EU%20members.%0A%20%20%20%20-%20We%20verify%20that%20the%20values%20in%202022%20match%20those%20in%20the%20original%20chart.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(alt%2C%20df_context%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Create%20bar%20chart%0A%20%20%20%20dict_sex_color%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'Females'%3A%20%22%23eb495a%22%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'Males'%3A%20'%232d59cd'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'Total'%3A%20%22%23d1d1d1%22%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20df_countries%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_context%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.drop(%5B'country'%5D%2C%20axis%3D1)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.groupby('sex')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.apply(lambda%20x%3A%20x.notna().sum()%2C%20include_groups%3DFalse)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.transpose()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.reset_index()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.rename(columns%3D%7B'index'%3A%20'year'%7D)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20df_countries_long%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_countries%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.melt(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20id_vars%3D'year'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var_name%3D'sex'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20value_name%3D'n_countries'%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20chart_n_countries%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Chart(df_countries_long)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.mark_bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20size%3D10%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20opacity%3D0.8%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dalt.X('year%3AN'%2C%20title%3D'Year'%2C%20axis%3Dalt.Axis(labelAngle%3D0))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3Dalt.Y('n_countries%3AQ'%2C%20title%3D'Number%20of%20countries')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dalt.Color(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'sex%3AN'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D'Sex'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scale%3Dalt.Scale(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20domain%3Dlist(dict_sex_color.keys())%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20range%3Dlist(dict_sex_color.values())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20xOffset%3D'sex%3AN'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tooltip%3D%5Balt.Tooltip(%22n_countries%3AQ%22%2C%20title%3D%22N.%20of%20countries%22)%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.properties(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D'Number%20of%20countries%20per%20year%20and%20sex'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D400%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D200%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20mo.ui.altair_chart(chart_n_countries)%0A%20%20%20%20return%20(dict_sex_color%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df_context%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Check%20which%20countries%0A%20%20%20%20out_text%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20for%20year%20in%20range(2020%2C%202025)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20drop_out_countries%20%3D%20set(df_context%5B%5B'country'%2C%20str(year)%5D%5D.loc%5Bdf_context%5Bstr(year)%5D.isna()%2C%20'country'%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20out_text.append(f%22In%20**%7Byear%7D**%3A%20%7B'%2C%20'.join(drop_out_countries)%7D%22)%0A%0A%20%20%20%20mo.md(%22%F0%9F%93%8C%20**Countries%20no%20longer%20present%20by%20year**%5Cn%5Cn%22%20%2B%20%22.%20%5Cn%22.join(out_text))%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df%2C%20df_context%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20df_tmp_22%20%3D%20df_context%5B%5B'2022'%2C%20'country'%5D%5D%0A%20%20%20%20df_tmp_22%20%3D%20df_tmp_22%5Bdf_tmp_22%5B'2022'%5D.notna()%5D%0A%20%20%20%20missing_countries_22%20%3D%20set(df_tmp_22.country)%20-%20set(df.country)%0A%20%20%20%20mo.md(%22%F0%9F%93%8C%20**Countries%20from%202022%20that%20are%20not%20present%20in%20the%20original%20data**%5Cn%5Cn%22%20%2B%20%22%2C%20%22.join(missing_countries_22))%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22These%20are%20both%20candidate%20countries.%20For%20the%20analysis%2C%20we%20focus%20only%20on%20**official%20EU%20member%20states**%20as%20of%202024%20(same%20as%20in%202022)%2C%20which%20are%2027.%20This%20ensures%20consistency%20in%20the%20evaluation%20over%20time%20and%20automatically%20excludes%20any%20potential%20missing%20values.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df%2C%20df_context)%3A%0A%20%20%20%20df_context_eu%20%3D%20df_context%5Bdf_context%5B'country'%5D.isin(df.country.tolist())%5D%0A%20%20%20%20return%20(df_context_eu%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20%23%20Check%20of%20remaining%20missing%20vals%0A%20%20%20%20%23%20df_context_eu.isna().sum().sum()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%F0%9F%93%8C%20**Do%20the%202022%20values%20match%3F**%0A%0A%20%20%20%20Not%20perfectly%20%E2%80%94there%20are%20three%20countries%20with%20slight%20differences%2C%20as%20shown%20in%20the%20%60diff%60%20column%20of%20the%20table%20below%20(head)%2C%20sorted%20by%20%60diff%60.%20Moving%20forward%2C%20we%20will%20keep%20referencing%20the%20**original**%20data%20source%20(the%20one%20from%20Eurostat).%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df%2C%20df_context)%3A%0A%20%20%20%20df_check_vals%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_context%5Bdf_context.sex%3D%3D'Total'%5D%5B%5B'2022'%2C%20'country'%5D%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.rename(columns%3D%7B'2022'%3A%20'avg_age_eurostat'%7D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.merge(df%5B%5B'country'%2C%20'avg_age_22'%5D%5D%2C%20on%3D'country'%2C%20how%3D'inner')%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20df_check_vals%5B'diff'%5D%20%3D%20df_check_vals%5B'avg_age_eurostat'%5D%20-%20df_check_vals%5B'avg_age_22'%5D%0A%20%20%20%20df_check_vals.sort_values('diff').head(5)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%F0%9F%94%A7%20**Just%20a%20quick%20technicality**%3A%20as%20it%20stands%2C%20the%20dataset%20doesn%E2%80%99t%20exactly%20match%20the%20characteristics%20of%20either%20wide%20or%20long%20format.%20For%20the%20sake%20of%20clarity%20and%20easier%20processing%2C%20we%20convert%20it%20to%20long%20format%20(see%20table%20below)%2C%20so%20that%20each%20variable%20is%20a%20column%20and%20each%20observation%20a%20row.%20This%20choice%20is%20typically%20preferable%20as%20it%20accommodates%20datasets%20of%20arbitrary%20complexity.%20More%20about%20this%20%5Bhere%5D(https%3A%2F%2Fseaborn.pydata.org%2Ftutorial%2Fdata_structure.html).%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df_context_eu%2C%20pd)%3A%0A%20%20%20%20df_long%20%3D%20pd.DataFrame()%0A%0A%20%20%20%20for%20sex%20in%20df_context_eu.sex.unique()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_tmp%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_context_eu%5Bdf_context_eu%5B'sex'%5D%3D%3Dsex%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.drop('sex'%2C%20axis%3D1)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.melt(id_vars%3D'country'%2C%20var_name%3D'year'%2C%20value_name%3D'value')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_tmp%5B'year'%5D%20%3D%20df_tmp%5B'year'%5D.astype('int')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_tmp%5B'sex'%5D%20%3D%20sex%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_long%20%3D%20pd.concat(%5Bdf_long%2C%20df_tmp%5D)%0A%0A%20%20%20%20df_long%0A%20%20%20%20return%20(df_long%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%202.2%20Ranged%20dot%20plot%0A%20%20%20%20The%20goal%20of%20this%20first%20chart%20is%20to%20compare%20the%20average%20age%20at%20which%20young%20people%20leave%20their%20parental%20home%2C%20broken%20down%20by%20**gender**%20in%202022%2C%20the%20year%20we've%20focused%20on%20so%20far.%20The%20visualization%20makes%20it%20very%20clear%20how%2C%20on%20average%2C%20girls%20consistently%20leave%20earlier%20than%20boys.%20We%20can%20also%20sort%20the%20countries%20in%20different%20ways%20to%20see%20how%20the%20rankings%20shift%20and%20explore%20the%20patterns!%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Dropdown%20to%20decide%20how%20to%20sort%3A%0A%20%20%20%20sort_dot_by%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%5B%22by%20overall%20age%20distance%22%2C%20%22by%20overall%20age%22%2C%20%22by%20female%20age%22%2C%20%22by%20male%20age%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22by%20overall%20age%20distance%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Choose%20how%20to%20sort%20countries%20(largest%20values%20at%20the%20top)%3A%20%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%23%23%23%20Sort%20values%5Cn%5Cn%7Bsort_dot_by%7D%22)%0A%20%20%20%20return%20(sort_dot_by%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df_long)%3A%0A%20%20%20%20df_plot_dot%20%3D%20df_long%5Bdf_long.year%3D%3D2022%5D%0A%0A%20%20%20%20sort_total%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_plot_dot%5Bdf_plot_dot.sex%3D%3D'Total'%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.sort_values(by%3D'value'%2C%20ascending%3DFalse).country.tolist()%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20sort_sex_m%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_plot_dot%5Bdf_plot_dot.sex%3D%3D'Males'%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.sort_values(by%3D'value'%2C%20ascending%3DFalse).country.tolist()%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20sort_sex_f%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_plot_dot%5Bdf_plot_dot.sex%3D%3D'Females'%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.sort_values(by%3D'value'%2C%20ascending%3DFalse).country.tolist()%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20df_diff%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_plot_dot.pivot(index%3D'country'%2C%20columns%3D'sex'%2C%20values%3D'value')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.assign(diff%3Dlambda%20d%3A%20(d%5B'Males'%5D%20-%20d%5B'Females'%5D).abs())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.reset_index()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.sort_values('diff'%2C%20ascending%3DFalse)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20sort_diff%20%3D%20df_diff.country.tolist()%0A%0A%20%20%20%20dict_sorting_dot%20%3D%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'by%20overall%20age%20distance'%3A%20sort_diff%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'by%20overall%20age'%3A%20sort_total%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'by%20female%20age'%3A%20sort_sex_f%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20'by%20male%20age'%3A%20sort_sex_m%2C%0A%20%20%20%20%7D%0A%0A%20%20%20%20return%20df_plot_dot%2C%20dict_sorting_dot%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(alt%2C%20df_plot_dot%2C%20dict_sex_color%2C%20dict_sorting_dot%2C%20mo%2C%20sort_dot_by)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Chart%20base%20%0A%20%20%20%20chart_dot%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Chart(df_plot_dot)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.transform_filter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.FieldOneOfPredicate(field%3D%22sex%22%2C%20oneOf%3D%5B%22Females%22%2C%20%22Males%22%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dalt.X(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22value%3AQ%22%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Average%20age%22%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scale%3Dalt.Scale(domain%3D%5B18%2C%2038%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3Dalt.Y(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22country%3AN%22%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3DNone%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20sort%3Ddict_sorting_dot%5Bsort_dot_by.value%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Lines%20between%20dots%3A%0A%20%20%20%20lines_dot%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20chart_dot.mark_line(color%3D%22black%22%2C%20strokeWidth%3D1)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.encode(detail%3D%22country%3AN%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Dots%3A%0A%20%20%20%20points_dot%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20chart_dot.mark_point(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20size%3D140%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20opacity%3D0.8%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20filled%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dalt.Color(%22sex%3AN%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.title(%22Sex%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.scale(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20domain%3D%5B'Females'%2C%20'Males'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20range%3D%5Bdict_sex_color%5B'Females'%5D%2C%20dict_sex_color%5B'Males'%5D%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20stroke%3Dalt.value(%22black%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20strokeWidth%3Dalt.value(1)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tooltip%3D%5Balt.Tooltip(%22value%3AQ%22%2C%20title%3D%22Avg%20age%22%2C%20format%3D%22.1f%22)%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Combine%20all%20layers%0A%20%20%20%20ranged_dot_plot%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.ui.altair_chart(lines_dot%20%2B%20points_dot)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.properties(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22When%20Europeans%20fly%20nest%20(2022)%22%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D500%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D500%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.configure_title(fontSize%3D20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.configure_axis(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20titleFontSize%3D12%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.configure_legend(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labelFontSize%3D10%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20titleFontSize%3D12%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20ranged_dot_plot%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%202.3%20Heatmaps%0A%20%20%20%20Line%20charts%20are%20typically%20the%20go-to%20option%20to%20visualize%20how%20a%20variable%20changes%20**over%20time**.%20However%2C%20in%20this%20case%2C%20we%E2%80%99re%20dealing%20with%20multiple%20countries%20and%20very%20similar%20trends%20both%20across%20and%20within%20them.%20A%20classic%20line%20chart%20would%20quickly%20turn%20into%20a%20spaghetti%20plot%20%E2%80%94messy%20and%20hard%20to%20read.%20There%20are%20many%20alternatives%3A%20for%20instance%2C%20using%20small%20multiples%20to%20dedicate%20a%20single%20chart%20to%20each%20country.%0A%0A%20%20%20%20Here%2C%20we%20choose%20to%20try%20a%20heatmap%2C%20where%20the%20average%20age%20over%20time%20is%20not%20represented%20by%20lines%20and%20points%2C%20but%20instead%20encoded%20as%20color%2C%20which%20is%20always%20one%20of%20the%20most%20intuitive%20and%20compact%20ways%20to%20spot%20patterns%20at%20a%20glance.%20Countries%20are%20sorted%20by%20increasing%20average%20age%20over%20time.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Dropdown%20to%20decide%20how%20to%20sort%3A%0A%20%20%20%20viz_by%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%5B%22Total%22%2C%20%22Females%22%2C%20%22Males%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22Total%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Visualize%20by%3A%20%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%23%23%23%20Gender%20selection%5Cn%5Cn%7Bviz_by%7D%22)%0A%20%20%20%20return%20(viz_by%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df_long%2C%20dict_age_cluster_id%2C%20pd%2C%20viz_by)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Add%20age%20cluster%20for%20all%20ages%0A%20%20%20%20age_bins%20%3D%20%5B0%2C%2023%2C%2025%2C%2027%2C%2029%2C%2031%2C%2035%5D%20%23%20sx%20included%0A%20%20%20%20df_long%5B'age_cluster'%5D%20%3D%20pd.cut(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_long%5B'value'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20bins%3Dage_bins%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3Ddict_age_cluster_id.keys()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20right%3DFalse%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Sorting%20cols%0A%20%20%20%20df_tmp_heatmap%20%3D%20df_long%5Bdf_long.sex%3D%3Dviz_by.value%5D%5B%5B'country'%2C%20'age_cluster'%5D%5D.value_counts().reset_index()%0A%20%20%20%20df_tmp_heatmap%5B'age_cluster_id'%5D%20%3D%20df_tmp_heatmap.age_cluster.map(dict_age_cluster_id)%0A%0A%20%20%20%20df_tmp_heatmap%20%3D%20df_tmp_heatmap.sort_values(by%3D%5B'age_cluster_id'%2C%20'count'%5D%2C%20ascending%3D%5BTrue%2C%20False%5D)%0A%20%20%20%20country_sorting_heatmap%20%3D%20df_tmp_heatmap.country.unique()%0A%20%20%20%20return%20(country_sorting_heatmap%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(alt%2C%20country_sorting_heatmap%2C%20df_long%2C%20dict_age_color%2C%20mo%2C%20viz_by)%3A%0A%20%20%20%20heatmap_discrete%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Chart(df_long%5Bdf_long.sex%3D%3Dviz_by.value%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.mark_rect(opacity%3D0.85%2C%20stroke%3D'white'%2C%20strokeWidth%3D0.5)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.X('year%3AO'%2C%20title%3D'Year'%2C%20axis%3Dalt.Axis(labelAngle%3D0))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Y('country%3AN'%2C%20title%3DNone%2C%20sort%3Dcountry_sorting_heatmap%5B%3A%3A-1%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3Dalt.Color(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'age_cluster%3AN'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scale%3Dalt.Scale(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20domain%3Dlist(dict_age_color.keys())%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20range%3Dlist(dict_age_color.values()))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20legend%3Dalt.Legend(title%3D%22Age%20group%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tooltip%3D%5Balt.Tooltip('value%3AQ'%2C%20title%3D'Avg%20age')%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.properties(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3Ddf_long%5B'year'%5D.nunique()%20*%2050%2C%20%23%20n%20px%20per%20year%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3Ddf_long%5B'country'%5D.nunique()%20*%2020%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20heatmap_discrete_plot%20%3D%20mo.ui.altair_chart(heatmap_discrete)%0A%20%20%20%20heatmap_discrete_plot%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.ui.altair_chart(heatmap_discrete)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.properties(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22When%20Europeans%20fly%20nest%20over%20time%20(2015-2024)%22%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D500%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D500%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.configure_title(fontSize%3D20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.configure_axis(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20titleFontSize%3D12%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.configure_legend(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labelFontSize%3D10%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20titleFontSize%3D12%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20heatmap_discrete_plot%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22The%20version%20below%20uses%20a%20continuous%20color%20scale%20instead%20of%20a%20discrete%20one%2C%20which%20can%20help%20highlight%20more%20subtle%20differences%20and%20patterns%20across%20countries%20and%20years.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(alt%2C%20country_sorting_heatmap%2C%20df_long%2C%20mo%2C%20viz_by)%3A%0A%20%20%20%20heatmap_continuous%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Chart(df_long%5Bdf_long.sex%3D%3Dviz_by.value%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.mark_rect(opacity%3D0.85%2C%20stroke%3D'white'%2C%20strokeWidth%3D0.5)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.X('year%3AO'%2C%20title%3D'Year'%2C%20axis%3Dalt.Axis(labelAngle%3D0))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Y('country%3AN'%2C%20title%3DNone%2C%20sort%3Dcountry_sorting_heatmap%5B%3A%3A-1%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Color(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'value%3AQ'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scale%3Dalt.Scale(scheme%3D'magma'%2C%20reverse%3DTrue)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tooltip%3D%5Balt.Tooltip('value%3AQ'%2C%20title%3D'Avg%20age')%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.properties(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3Ddf_long%5B'year'%5D.nunique()%20*%2050%2C%20%23%20n%20px%20per%20year%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3Ddf_long%5B'country'%5D.nunique()%20*%2020%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20heatmap_continuous_plot%20%3D%20mo.ui.altair_chart(heatmap_continuous)%0A%20%20%20%20heatmap_continuous_plot%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.ui.altair_chart(heatmap_continuous)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.properties(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22When%20Europeans%20fly%20nest%20over%20time%20(2015-2024)%22%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D500%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D500%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.configure_title(fontSize%3D20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.configure_axis(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20titleFontSize%3D12%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.configure_legend(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labelFontSize%3D10%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20titleFontSize%3D12%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20heatmap_continuous_plot%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22Finally%2C%20this%20last%20heatmap%20shifts%20the%20perspective%20to%20also%20include%20gender%20in%20a%20single%20view.%20Earlier%2C%20with%20the%20%5Branged%20dot%20plot%5D(%2322-ranged-dot-plot)%2C%20we%20saw%20that%20(at%20least)%20in%202022%20girls%20tended%20to%20leave%20home%20earlier%20than%20boys%20in%20every%20country.%20But%20does%20this%20pattern%20hold%20_across%20all%2010%20years_%20in%20the%20dataset%3F%20In%20this%20chart%2C%20the%20color%20helps%20answer%20that%20question%3A%20shades%20closer%20to%20**%3Cspan%20style%3D%22color%3A%232d59cd%22%3Eblue%3C%2Fspan%3E**%20indicate%20that%20boys%20tend%20to%20leave%20home%20later%2C%20while%20tones%20leaning%20toward%20**%3Cspan%20style%3D%22color%3A%23eb495a%22%3Ered%3C%2Fspan%3E**%20suggest%20that%20girls%20do.%20It%E2%80%99s%20a%20quick%20way%20to%20spot%20trends%20and%20exceptions%20over%20time%20and%20across%20countries%20%E2%80%94and%20what%E2%80%99s%20most%20striking%20is%20just%20how%20consistent%20this%20pattern%20remains%20across%20both%20time%20and%20place.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(alt%2C%20df_long%2C%20dict_sex_color)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Create%20df%20with%20age%20differences%20(Males%20-%20Females)%0A%20%20%20%20df_age_diff%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_long%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.pivot(index%3D%5B'country'%2C%20'year'%5D%2C%20columns%3D'sex'%2C%20values%3D'value')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.assign(age_diff%3Dlambda%20d%3A%20(d%5B'Males'%5D%20-%20d%5B'Females'%5D))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.reset_index()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.sort_values('age_diff'%2C%20ascending%3DFalse)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Create%20color%20scale%0A%20%20%20%20min_val%20%3D%20df_age_diff%5B'age_diff'%5D.min()%0A%20%20%20%20max_val%20%3D%20df_age_diff%5B'age_diff'%5D.max()%0A%20%20%20%20scale_val%20%3D%20round(max(abs(min_val)%2C%20abs(max_val)))%0A%20%20%20%20%23%20This%20way%20the%20color%20intensity%20is%20set%20at%20the%20same%20distance%20for%20both%20extremes%0A%0A%20%20%20%20color_scale%20%3D%20alt.Scale(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20domain%3D%5B-scale_val%2C%200%2C%20scale_val%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20range%3D%5Bdict_sex_color%5B'Females'%5D%2C%20'%23ffffff'%2C%20dict_sex_color%5B'Males'%5D%5D%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Country%20sorting%0A%20%20%20%20country_sorting_heatmap_2%20%3D%20df_age_diff.groupby('country').agg(%7B'age_diff'%3A%20'sum'%7D).sort_values('age_diff'%2C%20ascending%3DFalse)%0A%20%20%20%20return%20color_scale%2C%20country_sorting_heatmap_2%2C%20df_age_diff%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(alt%2C%20color_scale%2C%20country_sorting_heatmap_2%2C%20df_age_diff%2C%20df_long%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20heatmap_sex%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Chart(df_age_diff)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.mark_rect(opacity%3D0.85%2C%20stroke%3D'white'%2C%20strokeWidth%3D0.5)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.encode(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.X('year%3AN'%2C%20title%3D'Year'%2C%20axis%3Dalt.Axis(labelAngle%3D0))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Y('country%3AN'%2C%20title%3DNone%2C%20sort%3Dcountry_sorting_heatmap_2%5B%3A%3A-1%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Color(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20'age_diff%3AQ'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20scale%3Dcolor_scale%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tooltip%3D%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Tooltip('Males%3AQ'%2C%20title%3D'Males%20avg%20age')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Tooltip('Females%3AQ'%2C%20title%3D'Females%20avg%20age')%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Tooltip('age_diff%3AQ'%2C%20title%3D'Age%20difference')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.properties(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3Ddf_long%5B'year'%5D.nunique()%20*%2050%2C%20%23%20n%20px%20per%20year%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3Ddf_long%5B'country'%5D.nunique()%20*%2020%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20heatmap_sex_plot%20%3D%20mo.ui.altair_chart(heatmap_sex)%0A%20%20%20%20heatmap_sex_plot%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.ui.altair_chart(heatmap_sex)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.properties(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22When%20Europeans%20fly%20nest%20over%20time%20by%20gender%20(2015-2024)%22%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20width%3D500%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D500%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.configure_title(fontSize%3D20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.configure_axis(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20titleFontSize%3D12%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.configure_legend(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labelFontSize%3D10%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20titleFontSize%3D12%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20heatmap_sex_plot%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20----%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20%F0%9F%8E%88Bonus%20chart%0A%0A%20%20%20%20To%20wrap%20up%2C%20a%20nice%20idea%20is%20to%20combine%20one%20of%20the%20earlier%20visualizations%20with%20some%20of%20the%20new%20information.%20The%20map%20below%20is%20much%20like%20the%20previous%20%5Bone%5D(%2314-choropleth-map)%2C%20but%20with%20two%20updates%3A%0A%0A%20%20%20%201.%20it%20includes%20an%20animation%20showing%20changes%20from%202014%20to%202025%2C%0A%20%20%20%202.%20it%20uses%20a%20continuous%20color%20scale%2C%20making%20it%20easier%20to%20spot%20subtle%20differences.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df_long%2C%20mo%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20fig_an%20%3D%20px.choropleth(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_long%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20locations%3D'country'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20locationmode%3D'country%20names'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D'value'%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20scope%3D'europe'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20color_continuous_scale%3D'magma_r'%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20animation_frame%3D'year'%2C%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D'When%20Europeans%20fly%20nest%20(2014-2025)'%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20fig_an.update_geos(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fitbounds%3D%22locations%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20visible%3DFalse%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20showframe%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20showcoastlines%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20projection_type%3D'natural%20earth'%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20fig_an.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title_x%3D0.5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D500%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3D%7B%22r%22%3A0%2C%20%22t%22%3A50%2C%20%22l%22%3A0%2C%20%22b%22%3A0%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20coloraxis_colorbar%3Ddict(title%3D%22Average%20age%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20mo.ui.plotly(fig_an)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%20%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20References%0A%0A%20%20%20%20-%20The%20dataset%20%3A%3Alucide%3Aarrow-down-right%3A%3A%20%5BURL%5D(https%3A%2F%2Fec.europa.eu%2Feurostat%2Fdatabrowser%2Fview%2Fyth_demo_030%2Fdefault%2Ftable%3Flang%3Den)%0A%0A%20%20%20%20-%20The%20viz%20source%20%3A%3Alucide%3Aarrow-down-right%3A%3A%20%5BURL%5D(https%3A%2F%2Fwww.luzmo.com%2Fblog%2Fbad-data-visualization)%0A%0A%20%20%20%20-%20Related%20article%20with%20data%20%3A%3Alucide%3Aarrow-down-right%3A%3A%20%5BURL%5D(https%3A%2F%2Fec.europa.eu%2Feurostat%2Fweb%2Fproducts-eurostat-news%2Fw%2Fddn-20230904-1%23%3A~%3Atext%3DIn%25202022%252C%2520young%2520people%2520across%2Caverage%2520varied%2520among%2520EU%2520countries)%0A%0A%20%20%20%20-%20_Inspired%20by_%20**Storytelling%20with%20Data%20Blog**%20by%20Cole%20Nussbaumer%20Knaflic%20%3A%3Alucide%3Aarrow-down-right%3A%3A%20%5BURL%5D(https%3A%2F%2Fwww.storytellingwithdata.com%2Fmakeovers)%0A%0A%20%20%20%20-%20GitHub%20repo%20%3A%3Alucide%3Aarrow-down-right%3A%3A%20%5BURL%5D(https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fmartidossi%2Fdata_viz_makeover)%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%20%0A%20%20%20%20%23%23%20Thanks%20for%20following%20along%2C%20see%20you%20in%20the%20next%20one!%20%F0%9F%90%B1%0A%0A%20%20%20%20%F0%9F%92%AC%20Feel%20free%20to%20get%20in%20touch%20if%20you%20have%20any%20questions%20%E2%80%94the%20project%20is%20still%20in%20its%20early%20stages%2C%20and%20I%E2%80%99d%20really%20value%20your%20feedback!%20%F0%9F%AB%B6%0A%0A%20%20%20%20-%20_How%20would%20you%20visualize%20this%20data%3F%20Any%20other%20chart%20ideas%20pop%20into%20your%20mind%3F_%0A%20%20%20%20-%20_Notice%20anything%20off%20or%20that%20could%20be%20done%20better%3F_%0A%20%20%20%20-%20_Is%20there%20something%20else%20you'd%20be%20curious%20to%20dive%20into%20in%20the%20next%20notebooks%3F_%0A%0A%20%20%20%20**%F0%9F%92%8C%20Contacts**%20Martina%20Dossi%20%5Bmartinadossi.hello%20at%20gmail.com%5D%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%3Cimg%20src%3D%22https%3A%2F%2Fmarimo.app%2Flogotype-wide.svg%22%20width%3D%22200%22%2F%3E%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A