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ハイライトをハードコードする

ヒューストン市と協力して、二酸化硫黄（SO2）と二酸化窒素（NO2）の汚染の関係を調べています。特に、データが収集された最新の年（2014年）の汚染を対象とします。特に状況が悪かった日として、SO2 濃度が大きくスパイクした 11 月 26 日に注目しました。閲覧者の注意をその日に向けるため、その日の点を明るいオレンジがかった赤でハイライトし、他の点はグレーにします。

pandas、matplotlib.pyplot、seaborn はそれぞれ pd、plt、sns として読み込まれており、このコース全体を通してワークスペースで利用できます。

このコースでは、忘れているかもしれない多くの概念に触れます。さっと復習したいときは、Seaborn Cheat Sheet をダウンロードして手元に置いておくと便利です！

この演習はコースの一部です

Pythonでデータ可視化を磨く

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演習の手順

  • リスト内包表記を編集して、2014 年の year における 330 番目の day（11 月 26 日）に対応する値を orangered、その他の点を lightgray に色付けしてください。
  • 点に色を付けるため、scatter_kws 引数を使って houston_colors 配列を regplot() に渡してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

houston_pollution = pollution[pollution.city  ==  'Houston']

# Make array orangred for day 330 of year 2014, otherwise lightgray
houston_colors = ['orangered' if (____  ==  330) & (____  ==  2014) else 'lightgray' 
                  for day,year in zip(houston_pollution.____, houston_pollution.____)]

sns.regplot(x = 'NO2',
            y = 'SO2',
            data = houston_pollution,
            fit_reg = False, 
            # Send scatterplot argument to color points 
            scatter_kws = {'facecolors': ____, 'alpha': 0.7})
plt.show()
コードを編集して実行