ПочатиПочніть безкоштовно

Створення підсвітки програмно

Ви продовжуєте роботу для міста Г'юстон. Тепер ви хочете подивитися на поведінку як NO2, так і SO2, коли ненанесене на графік озонове значення (O3) було найвищим.

Щоб це зробити, замініть логіку в поточному списковому включенні на таку, що порівнює значення O3 у рядку з найбільшим спостереженим O3 у наборі даних. Примітка: використайте sns.scatterplot() замість sns.regplot(). Це тому, що sns.scatterplot() може приймати некольоровий вектор як аргумент hue і автоматично зафарбовує точки, водночас надаючи зручну легенду.

Ця вправа є частиною курсу

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Знайдіть значення, що відповідає найбільшому спостереженому значенню O3 у датафреймі houston_pollution. Обов'язково введіть літеру O, а не цифру нуль!
  • Додайте стовпець 'point_type' до датафрейму houston_pollution, щоб позначити, чи містить рядок найбільше спостережене значення O3.
  • Передайте щойно створений стовпець до аргументу hue у sns.scatterplot(), щоб розфарбувати точки.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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()
Редагувати та запускати код