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2つのKDEで比較する

あなたは一流の空気清浄フィルター会社で働いているとします。会社から、オゾン（O3）フィルターの売上が特に好調だった2012年の理由を調べるレポートを作成するよう依頼されました。USGSから有用な大気汚染データをダウンロードし、2012年のO3汚染の一般的なパターンを、記録がある他のすべての年と簡潔に比較する可視化を作りたいと考えています。

そのために、重ね合わせたカーネル密度推定（KDE）プロットを2つ作成します。1つは 2012 年のO3データ用、もう1つはその他すべての年用です。

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

  • 最初の sns.kdeplot() では、年が 2012 のデータ「のみ」を含むようにフィルターします。
  • 最初のKDEの下を shade 引数で塗りつぶします。
  • プロットの凡例用にラベル '2012' を追加します。
  • 2つ目の sns.kdeplot() でも最初の3手順を繰り返しますが、今度は 2012 を「含まない」ようにフィルターし、ラベルには 'other years' を使います。

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。

# Filter dataset to the year 2012
sns.kdeplot(pollution[pollution.year ____ ____].O3, 
            # Shade under kde and add a helpful label
            shade = ____,
            ____ = '____')

# Filter dataset to everything except the year 2012
sns.kdeplot(pollution[pollution.year ____ ____].O3, 
            # Again, shade under kde and add a helpful label
            shade = ____,
            ____ = '____')
plt.show()
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