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Viele Bänder trennen

Es ist relativ einfach, viele Trendlinien übereinander zu legen, um schnelle und präzise Vergleiche zu ermöglichen. Wenn du jedoch Unsicherheitsbänder um diese Linien hinzufügen musst, wird die Grafik sehr schwer lesbar. Es kann durch überlappende Bänder schwierig sein zu erkennen, ob eine Linie zum oberen Rand des Bandes einer Klasse oder zum unteren Rand einer anderen gehört. Zum Glück ist es in Seaborn nicht schwer, die überlappenden Bänder in separate Facettenplots aufzuteilen.

Um das zu sehen, untersuche Trends der SO2-Werte für einige Städte in der östlichen Hälfte der USA. Wenn du die Trends und ihre Konfidenzbänder in einem einzigen Plot darstellst, wird es unübersichtlich. Nutze daher die Funktion FacetGrid() von Seaborn, um die Konfidenzintervalle auf mehrere Felder zu verteilen und die Auswertung zu erleichtern.

Diese Übung ist Teil des Kurses

So verbesserst du deine Datenvisualisierungen in Python

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Anleitung zur Übung

  • Richte ein Facet Grid ein, um die Plots nach der Spalte city in eastern_SO2 zu trennen.
  • Übergebe die Funktion zum Plotten der Konfidenzintervalle an map().
  • Färbe die Konfidenzintervalle 'coral'.
  • Heb die überlagerte Mittelwertlinie, die mit g.map(plt.plot,...) gezeichnet wird, von den Konfidenzbändern ab, indem du sie weiß färbst.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Setup a grid of plots with columns divided by location
g = sns.FacetGrid(eastern_SO2, col = '____', col_wrap = 2)

# Map interval plots to each cities data with corol colored ribbons
g.map(plt.____, 'day', 'lower', 'upper', ____ = 'coral')

# Map overlaid mean plots with white line
g.map(plt.plot, 'day', 'mean', ____ = '____')

plt.show()
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