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Vergleich mit zwei KDEs

Stell dir vor, du arbeitest beim führenden Anbieter von Luftfiltern. Dein Unternehmen hat dich gebeten, einen Bericht zu erstellen, der untersucht, warum 2012 ein besonders gutes Jahr für den Verkauf eurer Ozonfilter (O3) war. Du hast hilfreiche Verschmutzungsdaten vom USGS heruntergeladen und möchtest eine prägnante Visualisierung erstellen, die das allgemeine Muster der O3-Belastung im Jahr 2012 mit allen anderen Jahren in den Aufzeichnungen vergleicht.

Dafür kannst du zwei überlagerte Kernel-Dichte-Schätzungen (KDEs) bauen: eine für die O3-Daten aus 2012 und eine für alle anderen Jahre.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>So verbesserst du deine Datenvisualisierungen in Python</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Filtere die Daten im ersten sns.kdeplot()-Aufruf so, dass nur das Jahr 2012 enthalten ist.
  • Färbe die Fläche unter der ersten KDE mit dem Argument shade ein.
  • Füge für die Legende das Label '2012' hinzu.
  • Wiederhole die ersten drei Schritte für den zweiten sns.kdeplot()-Aufruf, filtere die Daten diesmal jedoch so, dass 2012 nicht enthalten ist. Verwende das Label 'other years'.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Filter dataset to the year 2012
sns.kdeplot(pollution[pollution.year ____ ____].O3, 
            # Shade under kde and add a helpful label
            shade = ____,
            ____ = '____')

# Filter dataset to everything except the year 2012
sns.kdeplot(pollution[pollution.year ____ ____].O3, 
            # Again, shade under kde and add a helpful label
            shade = ____,
            ____ = '____')
plt.show()
Code bearbeiten und ausführen