Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Tạo điểm nhấn bằng lập trình

Bạn đang tiếp tục công việc cho thành phố Houston. Giờ bạn muốn xem hành vi của cả NO2 và SO2 khi giá trị ozone (O3) không được vẽ đạt mức cao nhất.

Để làm điều này, hãy thay thế logic trong phép hiểu danh sách hiện tại bằng một logic so sánh giá trị O3 của từng hàng với giá trị O3 cao nhất quan sát được trong bộ dữ liệu. Lưu ý: hãy dùng sns.scatterplot() thay vì sns.regplot(). Lý do là sns.scatterplot() có thể nhận một vector không phải màu cho đối số hue và tự động tô màu các điểm, đồng thời cung cấp một chú giải hữu ích.

Bài tập này là một phần của khóa học

Nâng cấp trực quan hóa dữ liệu của bạn với Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Tìm giá trị tương ứng với O3 quan sát được cao nhất trong DataFrame houston_pollution. Hãy chắc chắn gõ chữ cái O chứ không phải số không!
  • Thêm cột 'point_type' vào DataFrame houston_pollution để đánh dấu xem hàng có chứa O3 cao nhất quan sát được hay không.
  • Truyền cột vừa tạo này vào đối số hue của sns.scatterplot() để tô màu các điểm.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

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()
Chỉnh sửa và Chạy Mã