用代码生成高亮

您正在继续为休斯敦市开展分析。现在，您想在未绘制的臭氧（O₃）取值达到最高时，同时查看 NO₂ 和 SO₂ 的表现。

为此，请将当前列表推导式中的逻辑替换为：将每行的 O3 值与数据集中观测到的最高 O₃ 进行比较。注意：请使用 sns.scatterplot()，不要使用 sns.regplot()。这是因为 sns.scatterplot() 可以在其 hue 参数中接受非颜色向量，并自动为点着色，同时提供有用的图例。

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用 Python 提升数据可视化

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练习说明

在 houston_pollution DataFrame 中找到观测到的最高 O3 值对应的取值。请确保输入的是字母 O，而不是数字 0！
在 houston_pollution DataFrame 中追加列 'point_type'，用于标记该行是否包含观测到的最高 O₃。
将新创建的这一列传入 sns.scatterplot() 的 hue 参数，以对点进行着色。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

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()

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