Criando um destaque programaticamente

Você está continuando seu trabalho para a cidade de Houston. Agora você quer analisar o comportamento de NO₂ e SO₂ quando o valor de ozônio (O₃) — que não está no gráfico — estava no seu máximo.

Para fazer isso, substitua a lógica na compreensão de lista atual por outra que compare o valor O3 de cada linha com o maior O₃ observado no conjunto de dados. Observação: use sns.scatterplot() em vez de sns.regplot(). Isso porque sns.scatterplot() pode receber um vetor não numérico no argumento hue e colorir os pontos automaticamente, além de fornecer uma legenda útil.

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Aprimorando suas visualizações de dados em Python

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Instruções do exercicio

Encontre o valor correspondente ao maior O3 observado no DataFrame houston_pollution. Certifique-se de digitar a letra O e não o número zero!
Acrescente a coluna 'point_type' ao DataFrame houston_pollution para indicar se a linha contém o maior O₃ observado.
Passe essa nova coluna para o argumento hue de sns.scatterplot() para colorir os pontos.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

houston_pollution = pollution[pollution.city  ==  'Houston'].copy()

# Find the highest observed O3 value
max_O3 = houston_pollution.O3.____

# Make a column that denotes which day had highest O3
houston_pollution['____'] = ['Highest O3 Day' if ____  ==  ____ else 'Others' for O3 in houston_pollution.O3]

# Encode the hue of the points with the O3 generated column
sns.scatterplot(x = 'NO2',
                y = 'SO2',
                hue = '____',
                data = houston_pollution)
plt.show()

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