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  3. Python으로 데이터 시각화 개선하기
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Exercise

색으로 인코딩할 올바른 변수 고르기

Long Beach와 인근 도시의 오염 값을 시간에 따라 시각화하는 작업을 하게 되었습니다. 제공된 코드는 아래의 (읽기 어려운) 플롯을 만드는데, 이는 막대의 색을 도시별로 지정하고, 데이터셋에 있는 최대 오염 값(max_pollutant_values)을 보여줍니다.

Mutlicolor and busy bar plots with four rows corresponding to the four pollutants in dataset

몇 가지 조정만으로도 빠르게 개선할 수 있어요. 먼저, 표시할 도시를 미국 서부에 해당하는 도시로만 제한하면 혼잡함을 줄일 수 있습니다. 다음으로 색 인코딩을 city에서 year로 바꾸면 서열형(ordinal) 팔레트를 사용할 수 있어, 독자가 어떤 색이 어느 도시에 해당하는지 범례를 계속 확인해야 하는 수고를 덜어 줄 수 있습니다.

Instructions

100 XP
  • cities 벡터에서 'Indianapolis', 'Des Moines', 'Cincinnati', 'Houston'을 제거하세요.
  • city와 year 변수의 인코딩을 서로 바꾸세요.
  • 새로 서열형이 된 변수에 맞게 색을 매핑하도록 'BuGn' ColorBrewer 팔레트를 사용하세요.