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Beeswarms

Créez un graphique de type beeswarm avec sns.swarmplot() pour examiner les niveaux d’ozone des villes présentes dans les données pollution pour le mois de mars. Pour améliorer la lisibilité, réduisez la taille des points afin d’éviter la surpopulation liée au grand nombre de points affichés. Enfin, comme vous avez effectué quelques manipulations de données pour produire ce graphique, ajoutez un titre pour aider le lecteur à comprendre ce qu’il regarde.

Cet exercice fait partie du cours

Améliorer vos visualisations de données en Python

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Instructions

  • Filtrez les données pollution pour ne conserver que les observations de mars.
  • Tracez les niveaux O3 comme valeur continue dans swarmplot().
  • Diminuez la taille des points à 3 pour éviter l’encombrement.
  • Donnez au graphique le titre 'March Ozone levels by city'.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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()
Modifier et exécuter le code