Programatik olarak vurgulama oluşturma

Houston şehri için çalışmana devam ediyorsun. Şimdi çizilmemiş ozon (O₃) değeri en yüksekken hem NO₂ hem de SO₂'nin davranışına bakmak istiyorsun.

Bunu yapmak için, mevcut liste üreteci içindeki mantığı, bir satırın O3 değerini veri kümesindeki en yüksek gözlenen O₃ ile karşılaştıran bir mantıkla değiştir. Not: sns.regplot() yerine sns.scatterplot() kullan. Bunun nedeni, sns.scatterplot()'un hue argümanına renk dışı bir vektör alabilmesi ve noktaları otomatik olarak renklendirip kullanışlı bir gösterge (legend) sağlamasıdır.

Bu egzersiz

Python'da Veri Görselleştirmelerini İyileştirme

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

houston_pollution DataFrame'inde en yüksek gözlenen O3 değerine karşılık gelen değeri bul. Harf olan O yazdığından ve sayı olan sıfırı yazmadığından emin ol!
Satırın en yüksek gözlenen O₃'ü içerip içermediğini işaretlemek için houston_pollution DataFrame'ine 'point_type' sütununu ekle.
Noktaları renklendirmek için bu yeni oluşturduğun sütunu sns.scatterplot() fonksiyonunun hue argümanına geçir.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

houston_pollution = pollution[pollution.city  ==  'Houston'].copy()

# Find the highest observed O3 value
max_O3 = houston_pollution.O3.____

# Make a column that denotes which day had highest O3
houston_pollution['____'] = ['Highest O3 Day' if ____  ==  ____ else 'Others' for O3 in houston_pollution.O3]

# Encode the hue of the points with the O3 generated column
sns.scatterplot(x = 'NO2',
                y = 'SO2',
                hue = '____',
                data = houston_pollution)
plt.show()

Kodu Düzenle ve Çalıştır