カーネル密度プロット
実務では、ヒストグラムはビン数の指定に大きく影響されるため、分布を評価する方法として適切でない場合があります。代わりに、カーネル密度プロットはデータの分布をより効果的に可視化できます。以下は密度プロットを生成する例です。
ax = df.plot(kind='density', linewidth=2)
標準の .plot() メソッドにおいて、kind 引数を 'density' に指定します。さらに、線の太さを制御する追加パラメータ linewidth も指定しています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ時系列データの可視化
演習の手順
co2_levelsDataFrame を使い、CO2レベルのデータについて線の太さを 4 にした密度プロットを作成してください。- ボックスプロットのx軸ラベルを文字列
'CO2'に設定してください。 - ボックスプロットのy軸ラベルを文字列
'Density plot of CO2 levels in Maui Hawaii'に設定してください。
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。
# Display density plot of CO2 levels values
ax = ____.____(____=____, ____=____, fontsize=6)
# Annotate x-axis labels
____.____('CO2', fontsize=10)
# Annotate y-axis labels
____.____('Density plot of CO2 levels in Maui Hawaii', fontsize=10)
plt.show()