Kom igångKom igång gratis

Jämförelse med två KDE-diagram

Tänk dig att du jobbar för en ledande leverantör av luftfilter. Ditt företag har bett dig ta fram en rapport som undersöker varför 2012 var ett särskilt bra år för försäljningen av ert ozon (O3)-filter. Du har hämtat användbar föroreningsdata från USGS och vill skapa en tydlig visualisering som jämför det allmänna mönstret för O3-föroreningar under 2012 med alla övriga år i datasetet.

För att göra detta kan du bygga två överlappande kernel density estimation-diagram (KDE): ett för O3-data från 2012 och ett för alla andra år.

Den här övningen är en del av kursen

Förbättra dina datavisualiseringar i Python

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Filtrera data i det första anropet till sns.kdeplot() så att det bara inkluderar år 2012.
  • Skugga under den första KDE-kurvan med argumentet shade.
  • Lägg till etiketten '2012' för diagrammets förklaring.
  • Upprepa de tre första stegen för det andra anropet till sns.kdeplot(), men filtrera data så att 2012 inte inkluderas. Använd etiketten 'other years'.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# 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()
Redigera och kör kod