불필요한 색 없애기
도시별로 CO와 NO2 값의 관계를 비교하려고, 각 도시의 데이터를 색으로 구분한 단순 산점도를 만들고자 할 수 있어요.

안타깝게도 결과 차트는 매우 복잡해졌어요. 비슷한 색을 구분해야 하다 보니 도시 간 차이를 알아보기 어렵습니다. 때로는 가장 좋은 색상 팔레트가 ‘색을 쓰지 않는 것’일 때도 있어요.
읽기 어려운 이 차트를 개선하려면, 색상 요소를 제거하고 도시별로 패싯을 나눠 보세요. 결과가 보기에는 덜 화려할 수 있지만, 차이를 해석하는 데는 훨씬 더 좋은 도구가 될 것입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 데이터 시각화 개선하기
연습 안내
city로 패싯을 구성하려면, 플로팅 함수에pollution데이터를 전달하고, 열 방향으로city를 매핑한 뒤, 패싯을 가로 3열로 지정하세요.g.map()함수를 사용해, 원래 산점도와 동일한 미학적 요소를 적용하되hue인수 없이scatterplot()을 그리드 전반에 매핑하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Hard to read scatter of CO and NO2 w/ color mapped to city
# sns.scatterplot('CO', 'NO2',
# alpha = 0.2,
# hue = 'city',
# data = pollution)
# Setup a facet grid to separate the cities apart
g = sns.FacetGrid(data = ____,
col = '____',
col_wrap = ____)
# Map sns.scatterplot to create separate city scatter plots
g.map(sns.____, 'CO', 'NO2', alpha = 0.2)
plt.show()