Crear un destacado de forma programática

Sigues trabajando para la ciudad de Houston. Ahora quieres observar el comportamiento de NO₂ y SO₂ cuando el valor de ozono no representado (O₃) esté en su punto más alto.

Para ello, sustituye la lógica de la comprensión de listas actual por otra que compare el valor O3 de una fila con el O₃ más alto observado en el conjunto de datos. Nota: usa sns.scatterplot() en lugar de sns.regplot(). Esto se debe a que sns.scatterplot() puede aceptar un vector que no es de color como argumento hue y colorea los puntos automáticamente, además de proporcionar una leyenda útil.

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Instrucciones del ejercicio

Encuentra el valor correspondiente al O3 más alto observado en el DataFrame houston_pollution. Asegúrate de escribir la letra O y no el número cero.
Añade la columna 'point_type' al DataFrame houston_pollution para indicar si la fila contiene el O₃ más alto observado.
Pasa esta columna recién creada al argumento hue de sns.scatterplot() para colorear los puntos.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

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()

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