Alegerea variabilei potrivite pentru encodingul cu culoare

Sarcina ta este să vizualizezi valorile poluării pentru Long Beach și orașele din apropiere de-a lungul timpului. Codul furnizat generează graficul de mai jos (greu de citit), care prezintă valorile maxime ale poluanților (disponibile ca max_pollutant_values), cu barele colorate în funcție de oraș.

Grafice cu bare multicolore și aglomerate, cu patru rânduri corespunzând celor patru poluanți din setul de date

Poți îmbunătăți rapid acest grafic cu câteva ajustări. Dacă limitezi orașele afișate la cele din jumătatea vestică a țării, vei evita aglomerarea. Apoi, schimbând encodingul culorii de la city la year, poți folosi o paletă ordinală – astfel cititorul nu va mai trebui să consulte constant legenda pentru a identifica ce culoare corespunde cărui oraș.

Acest exercițiu face parte din cursul

Îmbunătățirea vizualizărilor de date în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Elimină 'Indianapolis', 'Des Moines', 'Cincinnati', 'Houston' din vectorul cities.
Schimbă encodingurile variabilelor city și year.
Folosește paleta ColorBrewer 'BuGn' pentru a mapa culorile în mod corespunzător noii variabile ordinale.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Reduce to just cities in the western half of US
cities = ['Fairbanks', 'Long Beach', 'Vandenberg Air Force Base', 'Denver', 
          'Indianapolis', 'Des Moines', 'Cincinnati', 'Houston']

# Filter data to desired cities
city_maxes = max_pollutant_values[max_pollutant_values.city.isin(cities)]

# Swap city and year encodings
sns.catplot(x = 'year', hue = 'city',
              y = 'value', row = 'pollutant',    
              # Change palette to one appropriate for ordinal categories
              data = city_maxes, palette = 'muted',
              sharey = False, kind = 'bar')
plt.show()

Editează și rulează codul