การใช้สีกับหมวดหมู่เชิงลำดับ

คุณกำลังทำงานให้กับสภาเมือง Des Moines เพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างระดับมลพิษต่าง ๆ ในเมือง มลพิษที่สำคัญที่สุดสองชนิดคือ SO₂ และ NO₂ แต่ CO ก็เป็นตัวแปรที่น่าสนใจเช่นกัน โดยคุณมีพื้นที่สำหรับกราฟเพียง หนึ่ง กราฟเท่านั้นในส่วนรายงานของคุณ

คุณเริ่มต้นด้วย scatter plot ของค่า SO₂ และ NO₂ เนื่องจากเป็นตัวแปรที่สำคัญที่สุด จากนั้นตัดสินใจแสดงค่า CO โดยใช้สีที่สอดคล้องกับควอร์ไทล์ของ CO การแบ่ง CO ที่เป็นค่าต่อเนื่องออกเป็นช่วง ๆ ทำให้ CO กลายเป็นตัวแปรเชิงลำดับ ซึ่งช่วยให้เห็นรูปแบบกว้าง ๆ ได้โดยที่ผู้ดูไม่ต้องเปรียบเทียบความแตกต่างของเฉดสีที่ละเอียดอ่อน

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การพัฒนาการแสดงผลข้อมูลใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

กำหนดให้ฟังก์ชัน qcut() แบ่ง 'CO' ออกเป็นควอร์ไทล์
กำหนดสีของ scatter plot ให้สอดคล้องกับคอลัมน์ควอร์ไทล์ที่สร้างขึ้น
เปลี่ยน palette เป็น palette ของ ColorBrewer ชื่อ 'GnBu'

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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()

แก้ไขและรันโค้ด