Comparație cu două KDE-uri

Imaginează-ți că lucrezi pentru cel mai important furnizor de filtre de aer. Compania ta ți-a cerut să întocmești un raport care să explice de ce 2012 a fost un an deosebit de bun pentru vânzările filtrului de ozon (O₃). Ai descărcat date utile despre poluare de la USGS și vrei să creezi o vizualizare concisă care să compare distribuția generală a poluării cu O₃ din 2012 cu cea din toți ceilalți ani înregistrați.

Pentru aceasta, poți construi două grafice de estimare a densității kernelului (KDE) suprapuse: unul pentru datele O₃ din 2012 și unul pentru toți ceilalți ani.

Acest exercițiu face parte din cursul

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Filtrează datele în primul apel sns.kdeplot() pentru a include doar anul 2012.
Umbrează zona de sub primul KDE folosind argumentul shade.
Adaugă eticheta '2012' pentru legenda graficului.
Repetă primii trei pași pentru al doilea apel sns.kdeplot(), dar filtrează datele pentru a exclude 2012. Folosește eticheta 'other years'.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Filter dataset to the year 2012
sns.kdeplot(pollution[pollution.year ____ ____].O3, 
            # Shade under kde and add a helpful label
            shade = ____,
            ____ = '____')

# Filter dataset to everything except the year 2012
sns.kdeplot(pollution[pollution.year ____ ____].O3, 
            # Again, shade under kde and add a helpful label
            shade = ____,
            ____ = '____')
plt.show()

Editează și rulează codul