Beeswarms
Crea un gráfico beeswarm usando sns.swarmplot() para analizar los niveles de ozono (Ozone) de todas las ciudades en los datos de pollution para el mes de marzo. Para que el beeswarm sea más legible, reduce el tamaño de los puntos y así evitar el amontonamiento causado por la gran cantidad de puntos en pantalla. Por último, como has realizado cierta manipulación de los datos para construir este gráfico, añade un título que ayude a la persona lectora a orientarse sobre lo que está viendo.
Este ejercicio forma parte del curso
Mejora tus visualizaciones de datos en Python
Instrucciones del ejercicio
- Filtra los datos de
pollutionpara incluir solo las observaciones de marzo. - Representa los niveles de
O3como valor continuo enswarmplot(). - Reduce el tamaño de los puntos a
3para evitar el amontonamiento. - Titula el gráfico
'March Ozone levels by city'.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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()