データ解析中、変数間の関係性を確認するときには散布図行列が便利で、pythonでは、plotlyのscatter_matrixがかなりいい感じです。

plotlyが出力する散布図行列では、いろんな切り口でデータを見るために、投げ縄ツールや矩形選択ツールをつかって、簡易的なフィルターをかけることがあると思います。
デフォルトでは、このときunselectなレコードのopacityを小さくして、選択しているレコードを強調しますが、これではやや色の違いが見づらいので、色を変える方法がおすすめです。

import plotly.express as px

df = px.data.iris()
fig = px.scatter_matrix(df, color='species')
fig.update_traces({
    'selected_marker_color': 'purple',
    'unselected_marker_opacity': 0.2,
})
fig.show()

各Scatterトレースの中にselectedやunselectedなレコードのマーカーの色、透過率の設定があるため、update_tracesメソッドで設定します。

これだけで、ぐっとEDAが捗りますよ。