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順序カテゴリの配色

あなたはデモイン市議会の依頼で、市内のさまざまな汚染物質レベルの関連性を評価しています。最も重要なのは SO2 と NO2 ですが、CO も注目されています。あなたの担当部分では、レポートに使えるプロットは「1つ」だけです。

まず、最重要の SO2 と NO2 の値で散布図を作成し、つづいて CO の値は四分位に基づくカラースケールで示すことにしました。連続値である CO をビン分割することで、CO を順序変数に変換でき、微妙な色の違いを見比べる負担をかけずに、大まかな傾向を伝えられます。

この演習はコースの一部です

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演習の手順

  • qcut() を使って 'CO' を四分位に分割します。
  • 散布図の色を、新しく作った四分位の列にマッピングします。
  • palette を ColorBrewer の 'GnBu' に変更します。

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。

# Divide CO into quartiles
pollution['CO quartile'] = pd.qcut(pollution['CO'], q = ____, labels = False)

# Filter to just Des Moines
des_moines = pollution.query("city  ==  'Des Moines'")

# Color points with by quartile and use ColorBrewer palette
sns.scatterplot(x = 'SO2',
                y = 'NO2',
                ____ = '____', 
                  data = des_moines,
                palette = '____')
plt.show()
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