बहुत ज़्यादा कैटेगरीज़ से निपटना
कभी-कभी आपके पास फ़िगर की जगह कम होती है और आपको एक साथ बहुत सारा डेटा दिखाना पड़ता है। यहाँ आप pollution डेटासेट में हर शहर के लिए हर प्रदूषक की पूरे साल की ट्रेजेक्टरी दिखाना चाहते हैं। प्रत्येक प्रदूषक की ट्रेजेक्टरी एक लाइन के रूप में प्लॉट होगी, जहाँ y-वैल्यू साल के औसत से स्टैंडर्ड डिविएशंस को दर्शाएगी। इसका मतलब है कि आपके प्लॉट पर एक साथ बहुत सारी लाइनें होंगी — रंगों से साफ़-साफ़ अलग करने की क्षमता से कहीं ज़्यादा.
इससे निपटने के लिए, आपने शहर-प्रदूषक के कुछ चुनिंदा कॉम्बिनेशन (wanted_combos) को हाइलाइट करने का निर्णय लिया है। यह सबसेट आपके लिए सबसे महत्वपूर्ण है, और बाकी ट्रेजेक्टरीज़ तुलना के लिए उपयोगी संदर्भ देंगी। ध्यान केंद्रित करने के लिए, आप सारी non-highlighted ट्रेजेक्टरी लाइनों को एक ही 'other' रंग में सेट करेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में अपनी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बेहतर करें
अभ्यास निर्देश
- लिस्ट कॉम्प्रिहेंशन को संशोधित करके शहर और प्रदूषक के वांछित कॉम्बिनेशन (
wanted_combos) अलग कीजिए. - लाइन प्लॉट को बताइए कि आपकी DataFrame में नए बनाए गए
color_catsकॉलम के आधार पर लाइनों को रंगना है. unitsआर्ग्युमेंट का उपयोग कीजिए ताकि यह निर्धारित हो सके कि कैसे, अर्थात किस कॉलम से, डेटा पॉइंट्स को जोड़कर प्रत्येक लाइन बनेगी.estimatorआर्ग्युमेंट से पॉइंट्स की बिनिंग को डिसेबल कीजिए.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Choose the combos that get distinct colors
wanted_combos = ['Vandenberg Air Force Base NO2', 'Long Beach CO', 'Cincinnati SO2']
# Assign a new column to DataFrame for isolating the desired combos
city_pol_month['color_cats'] = [x if x in ____ else 'other' for x in city_pol_month['city_pol']]
# Plot lines with color driven by new column and lines driven by original categories
sns.lineplot(x = "month",
y = "value",
hue = '____',
units = '____',
estimator = ____,
palette = 'Set2',
data = city_pol_month)
plt.show()