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ハイライトをプログラムで作成する

ヒューストン市の業務を引き続き行います。次は、プロットしていないオゾン（O3）の値が最大だったときに、NO2 と SO2 がどのように振る舞っていたかを確認します。

これを行うには、現在のリスト内包表記のロジックを、各行の O3 の値をデータセット内で観測された最大の O3 と比較するものに置き換えてください。注意: sns.regplot() ではなく sns.scatterplot() を使用します。 sns.scatterplot() は hue 引数に色以外のベクトルを渡すことができ、凡例も自動で付けながら点に色付けしてくれるためです。

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演習の手順

  • houston_pollution DataFrame 内で、観測された O3 の最大値に対応する値を見つけてください。必ず「数字のゼロ」ではなく「アルファベットの O」を入力してください！
  • 最も高い O3 を含む行かどうかを示すため、列 'point_type' を houston_pollution DataFrame に追加してください。
  • 作成したこの列を sns.scatterplot() の hue 引数に渡し、点の色分けに使ってください。

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'].copy()

# Find the highest observed O3 value
max_O3 = houston_pollution.O3.____

# Make a column that denotes which day had highest O3
houston_pollution['____'] = ['Highest O3 Day' if ____  ==  ____ else 'Others' for O3 in houston_pollution.O3]

# Encode the hue of the points with the O3 generated column
sns.scatterplot(x = 'NO2',
                y = 'SO2',
                hue = '____',
                data = houston_pollution)
plt.show()
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