Evidenziare i dati

Migliorare le tue visualizzazioni dei dati in Python

Nick Strayer

Instructor

chi sono

da tabella a visualizzazione

da tabella a visualizzazione parte due

da tabella a visualizzazione parte tre

strumenti usati nel corso

Prerequisiti

Introduzione alla visualizzazione dei dati con Matplotlib

Introduzione alla visualizzazione dei dati con Seaborn

Python Data Science Toolbox (Parte 2)

diversi strumenti di visualizzazione

pollution.head()

         city  year  month  day     CO   NO2     O3    SO2
0  Cincinnati  2012      1    1  0.245  20.0  0.030   4.20
1  Cincinnati  2012      1    2  0.185   9.0  0.025   6.35
2  Cincinnati  2012      1    3  0.335  31.0  0.025   4.25
3  Cincinnati  2012      1    4  0.305  25.0  0.016  17.15
4  Cincinnati  2012      1    5  0.345  21.0  0.016  11.05

pollution.city.unique()

[ 'Boston',    'Cincinnati',     'Denver',       'Des Moines', 
  'Fairbanks', 'Houston',        'Indianapolis', 'Long Beach', 
  'New York',  'Salt Lake City', 'Vandenberg Air Force Base' ]

scatter plot di base con punto evidenziato

scatter plot con outlier senza etichetta

cinci_pollution = pollution[pollution.city == 'Cincinnati']

# Crea un array di colori in base al giorno
cinci_colors = ['orangered' se day == 38 else 'steelblue' 
                for day in cinci_pollution.day]

# Grafico con argomento extra facecolors in scatter_kws
p = sns.regplot(x='NO2',
                y='SO2',
                data = cinci_pollution,
                fit_reg=False, 
                scatter_kws={'facecolors': cinci_colors,'alpha': 0.7})

scatter plot con outlier etichettato

Creiamo degli highlight!

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