用两个 KDE 进行比较
设想您在一家一流的空气过滤器供应商工作。公司要求您撰写一份报告，分析为什么 2012 年是臭氧（O3）过滤器销量特别好的一年。您从 USGS 下载了有用的污染数据，希望制作一个简洁的可视化，将 2012 年的 O3 污染总体模式与其余所有年份进行比较。
为此，您可以绘制两个叠加的核密度估计图（KDE）：一个用于 2012 年的 O3 数据，另一个用于其余所有年份。
本练习是课程的一部分
用 Python 提升数据可视化
练习说明
- 在第一次调用
sns.kdeplot()时，仅筛选年份为2012的数据。 - 使用
shade参数为第一个 KDE 的下方区域填充颜色。 - 为图例添加标签
'2012'。 - 对第二次调用
sns.kdeplot()重复前 3 步，但筛选数据为不包含2012的年份。使用标签'other years'。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Filter dataset to the year 2012
sns.kdeplot(pollution[pollution.year ____ ____].O3,
# Shade under kde and add a helpful label
shade = ____,
____ = '____')
# Filter dataset to everything except the year 2012
sns.kdeplot(pollution[pollution.year ____ ____].O3,
# Again, shade under kde and add a helpful label
shade = ____,
____ = '____')
plt.show()