Colorarea categoriilor ordinale

Lucrezi pentru consiliul municipal din Des Moines pentru a evalua asocierile dintre nivelurile diferitelor poluanți din oraș. Cei mai importanți doi poluanți sunt SO₂ și NO₂, dar și CO prezintă interes. Ai la dispoziție spațiu pentru un singur grafic în raportul tău.

Începi cu un grafic de dispersie al valorilor SO₂ și NO₂, deoarece acestea sunt cele mai importante, după care decizi să ilustrezi valorile CO folosind o scală de culori corespunzătoare cuartilelor CO. Grupând valorile continue ale CO în intervale, ai transformat CO într-o variabilă ordinală care poate evidenția tipare generale, fără a cere privitorului să compare nuanțe subtil diferite.

Acest exercițiu face parte din cursul

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Setează funcția qcut() pentru a împărți 'CO' în cuartile.
Mapează culoarea graficului de dispersie pe noua coloană de cuartile.
Schimbă palette cu paleta ColorBrewer 'GnBu'.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Divide CO into quartiles
pollution['CO quartile'] = pd.qcut(pollution['CO'], q = ____, labels = False)

# Filter to just Des Moines
des_moines = pollution.query("city  ==  'Des Moines'")

# Color points with by quartile and use ColorBrewer palette
sns.scatterplot(x = 'SO2',
                y = 'NO2',
                ____ = '____', 
                  data = des_moines,
                palette = '____')
plt.show()

Editează și rulează codul