LoslegenKostenlos loslegen

Beeswarms

Erstelle mit sns.swarmplot() ein Beeswarm-Diagramm, das die Ozonwerte für alle Städte in den pollution-Daten für den Monat März betrachtet. Um den Beeswarm besser lesbar zu machen, verkleinere die Punktgröße, damit die vielen Punkte auf dem Bildschirm nicht zu Überlagerungen führen. Gib außerdem, da du die Daten für diese Grafik etwas aufbereitet hast, einen Titel an, der Leserinnen und Lesern hilft, sich zu orientieren.

Diese Übung ist Teil des Kurses

So verbesserst du deine Datenvisualisierungen in Python

Kurs anzeigen

Anleitung zur Übung

  • Bilde einen Teil-Datensatz von pollution, der nur die Beobachtungen im März enthält.
  • Plotte die O3-Werte als kontinuierliche Variable in swarmplot().
  • Verringere die Punktgröße auf 3, um ein Gedränge der Punkte zu vermeiden.
  • Vergib den Titel 'March Ozone levels by city'.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Filter data to just March
pollution_mar = pollution[pollution.month == ____]

# Plot beeswarm with x as O3
sns.swarmplot(y = "city",
              x = '____', 
              data = pollution_mar, 
              # Decrease the size of the points to avoid crowding 
              size = ____)

# Give a descriptive title
plt.____('____')
plt.show()
Code bearbeiten und ausführen