Programmatické vytvoření zvýraznění
Pokračuješ v práci pro město Houston. Teď chceš sledovat chování NO2 a SO2 ve chvílích, kdy nezobrazovaná hodnota ozonu (O3) dosahovala svého maxima.
Za tímto účelem nahraď logiku v aktuálním list comprehension takovou, která porovnává hodnotu O3 v daném řádku s nejvyšší zaznamenanou hodnotou O3 v celém datasetu. Poznámka: místo sns.regplot() použij sns.scatterplot(). Ten totiž přijímá jako argument hue ne-barevný vektor a automaticky obarví body, přičemž zobrazí i přehlednou legendu.
Toto cvičení je součástí kurzu
Vylepšení datových vizualizací v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Najdi hodnotu odpovídající nejvyšší zaznamenané hodnotě
O3v DataFramehouston_pollution. Nezapomeň zadat písmenoO, nikoli číslici nula! - Přidej do DataFrame
houston_pollutionsloupec'point_type', který označí, zda daný řádek obsahuje nejvyšší zaznamenanou hodnotu O3. - Předej tento nově vytvořený sloupec jako argument
huefunkcesns.scatterplot(), aby se body obarvily.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
houston_pollution = pollution[pollution.city == 'Houston'].copy()
# Find the highest observed O3 value
max_O3 = houston_pollution.O3.____
# Make a column that denotes which day had highest O3
houston_pollution['____'] = ['Highest O3 Day' if ____ == ____ else 'Others' for O3 in houston_pollution.O3]
# Encode the hue of the points with the O3 generated column
sns.scatterplot(x = 'NO2',
y = 'SO2',
hue = '____',
data = houston_pollution)
plt.show()