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Eine eigene kategoriale Palette verwenden

Wenn du ein Liniendiagramm mit vielen Kategorien hast, ist eine sorgfältig gewählte Palette entscheidend. Standardpaletten enthalten oft sehr ähnliche Farbtöne, die sich auf der schmalen Fläche einer Linie nur schwer unterscheiden lassen. ColorBrewer-Paletten wurden genau dafür entwickelt und halten die Farben so unterscheidbar wie möglich.

In dieser Übung erstellst du ein Liniendiagramm der O3-Werte über das Jahr 2013 für alle Städte, wobei die Farbe jeder Linie die jeweilige Stadt kodiert. Du verwendest die ColorBrewer-Palette 'Set2', um das Standardschema zu verbessern.

Diese Übung ist Teil des Kurses

So verbesserst du deine Datenvisualisierungen in Python

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Anleitung zur Übung

  • Daten auf Januar 2013 abfragen.
  • Die Farbe der Linien nach Stadt kodieren.
  • Die Palette auf die ColorBrewer-Palette 'Set2' ändern.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Filter our data to Jan 2013
pollution_jan13 = pollution.query('year  ==  ____ & month  ==  ____')

# Color lines by the city and use custom ColorBrewer palette
sns.lineplot(x = "day", 
             y = "CO", 
             ____ = "____",
             ____ = "____", 
             linewidth = 3,
             data = pollution_jan13)
plt.show()
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