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순서형 범주에 색 입히기

여러분은 Des Moines 시의회에서 도시 내 다양한 오염물질 농도 간의 연관성을 평가하고 있어요. 가장 중요한 오염물질은 SO2와 NO2이고, CO도 관심 대상이에요. 보고서에서 여러분이 사용할 수 있는 공간은 하나의 플롯뿐이에요.

가장 중요한 SO2와 NO2 값을 산점도로 시작한 뒤, CO 값을 사분위수에 대응하는 색상 스케일로 보여 주기로 했어요. 연속형 CO 값을 구간화하면 CO가 순서형 변수로 바뀌어, 미묘한 색 차이를 일일이 비교하지 않아도 넓은 패턴을 쉽게 드러낼 수 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 데이터 시각화 개선하기

강의 보기

연습 안내

  • qcut() 함수를 사용해 'CO'를 사분위수로 나누세요.
  • 산점도의 색상을 새로 만든 사분위수 열에 매핑하세요.
  • palette를 ColorBrewer 팔레트 'GnBu'로 변경하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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()
코드 편집 및 실행