Eliminar el color innecesario
Puede que quieras comparar la relación entre CO y los valores de NO2 en varias ciudades usando un diagrama de dispersión simple con color para diferenciar los datos de cada ciudad.
Por desgracia, el gráfico resultante es muy enrevesado. Es difícil apreciar las diferencias entre ciudades porque hay que distinguir entre colores muy similares. A veces, la mejor paleta de color para tu gráfico es no usar color.
Para arreglar este gráfico difícil de leer, elimina el componente de color y crea facetas por cada ciudad. Aunque el resultado quizá no sea tan vistoso, será una herramienta mucho mejor para descifrar las diferencias.
Este ejercicio forma parte del curso
Mejora tus visualizaciones de datos en Python
Instrucciones del ejercicio
- Para configurar un gráfico facetado por
city, pasa a la función de trazado los datospollution, asignacitya las columnas y haz que la retícula tenga tres columnas de ancho. - Usa la función
g.map()para aplicar unscatterplot()sobre la cuadrícula con la misma estética que el diagrama de dispersión original, pero sin el argumentohue.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Hard to read scatter of CO and NO2 w/ color mapped to city
# sns.scatterplot('CO', 'NO2',
# alpha = 0.2,
# hue = 'city',
# data = pollution)
# Setup a facet grid to separate the cities apart
g = sns.FacetGrid(data = ____,
col = '____',
col_wrap = ____)
# Map sns.scatterplot to create separate city scatter plots
g.map(sns.____, 'CO', 'NO2', alpha = 0.2)
plt.show()