Beeswarm
Crea un grafico beeswarm usando sns.swarmplot() per analizzare i livelli di Ozone per tutte le città nel dataset pollution per il mese di marzo. Per rendere il beeswarm più leggibile, riduci la dimensione dei punti per evitare l’affollamento causato dai numerosi punti sullo schermo. Infine, dato che hai effettuato alcune manipolazioni dei dati per costruire questo grafico, aggiungi un titolo per aiutare chi legge a orientarsi su ciò che sta vedendo.
Questo esercizio fa parte del corso
Migliorare le tue visualizzazioni dei dati in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Sottocampiona i dati
pollutionincludendo solo le osservazioni di marzo. - Rappresenta i livelli di
O3come valore continuo inswarmplot(). - Riduci la dimensione dei punti a
3per evitare l’affollamento. - Dai al grafico il titolo
'March Ozone levels by city'.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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()