Beeswarms
Maak een beeswarm-plot met sns.swarmplot() die de ozonwaarden bekijkt voor alle steden in de pollution-gegevens in de maand maart. Om de beeswarm beter leesbaar te maken, verklein je de puntgrootte zodat het scherm niet overvol raakt door het grote aantal punten. Voeg tot slot, omdat je de gegevens hebt bewerkt om deze plot te maken, een titel toe om de lezer te helpen begrijpen waarnaar ze kijken.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Je datavisualisaties verbeteren in Python
Oefeninstructies
- Selecteer uit de
pollution-gegevens alleen de observaties in maart. - Plot de
O3-waarden als de continue waarde inswarmplot(). - Verklein de puntgrootte naar
3om samendrommen van punten te voorkomen. - Geef de plot de titel
'March Ozone levels by city'.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Filter data to just March
pollution_mar = pollution[pollution.month == ____]
# Plot beeswarm with x as O3
sns.swarmplot(y = "city",
x = '____',
data = pollution_mar,
# Decrease the size of the points to avoid crowding
size = ____)
# Give a descriptive title
plt.____('____')
plt.show()