Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Tô màu cho các hạng mục có thứ bậc

Bạn đang làm việc cho hội đồng thành phố Des Moines để đánh giá mối liên hệ giữa các mức độ chất ô nhiễm khác nhau trong thành phố. Hai chất ô nhiễm quan trọng nhất là SO2 và NO2, nhưng CO cũng được quan tâm. Bạn chỉ được phép dành chỗ cho một biểu đồ duy nhất cho phần báo cáo của mình.

Bạn bắt đầu với biểu đồ phân tán giữa các giá trị SO2 và NO2 vì chúng quan trọng nhất, sau đó quyết định hiển thị các giá trị CO bằng thang màu tương ứng với các tứ phân vị (quartile) của CO. Bằng cách chia nhóm các giá trị CO liên tục, bạn đã biến CO thành một biến thứ bậc, có thể làm nổi bật các khuôn mẫu tổng quát mà không đòi hỏi người xem phải so sánh những sắc độ rất gần nhau.

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

  • Dùng hàm qcut() để chia 'CO' thành các tứ phân vị.
  • Ánh xạ màu của biểu đồ phân tán theo cột tứ phân vị mới.
  • Đổi palette sang bảng màu ColorBrewer 'GnBu'.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

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

# 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()
Chỉnh sửa và Chạy Mã