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カスタムのカテゴリパレットを使う

カテゴリ数の多い折れ線グラフでは、パレット選びがとても重要です。デフォルトのパレットは色相が似通っていることが多く、細い線の上では見分けづらくなります。ColorBrewer のパレットはこの点を考慮して設計されており、できるだけ色の区別がつくようになっています。

この演習では、2013 年の 1 年間における各都市の O3 値の折れ線グラフを作成し、各線の色で都市を表現します。デフォルトの配色より見やすくするため、ColorBrewer パレットの 'Set2' を使用します。

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

  • 2013 年 1 月のデータを取得します。
  • 線の色を都市でエンコードします。
  • パレットを ColorBrewer の 'Set2' 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。

# Filter our data to Jan 2013
pollution_jan13 = pollution.query('year  ==  ____ & month  ==  ____')

# Color lines by the city and use custom ColorBrewer palette
sns.lineplot(x = "day", 
             y = "CO", 
             ____ = "____",
             ____ = "____", 
             linewidth = 3,
             data = pollution_jan13)
plt.show()
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