ПочатиПочніть безкоштовно

Кольори для порядкових категорій

Ви працюєте для міської ради Де-Мойна, щоб оцінити взаємозв'язки між рівнями різних забрудників у місті. Два найважливіші забрудники — це SO2 і NO2, але CO також становить інтерес. Для вашої частини звіту вам виділили місце лише для одного графіка.

Ви починаєте з точкової діаграми значень SO2 і NO2, адже вони найважливіші, а потім вирішуєте показати значення CO за допомогою колірної шкали, що відповідає квартилям CO. Розбивши неперервні значення CO на інтервали, ви перетворили CO на порядкову змінну, яка може висвітлити загальні закономірності без потреби від глядача докладати багато зусиль, щоб порівнювати ледь помітні відтінки.

Ця вправа є частиною курсу

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Налаштуйте функцію qcut() так, щоб розбити 'CO' на квартилі.
  • Зіставте колір точкової діаграми з новим стовпчиком квартилів.
  • Змініть palette на палітру ColorBrewer 'GnBu'.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()
Редагувати та запускати код