Rozdělení měr inflace v Číně, Indii a USA
Jak jsi viděl/a ve videu, funkce boxplot() zobrazuje klíčové kvantily rozdělení dat v závislosti na kategoriích — y představuje kvantitativní proměnnou a x proměnnou kategorickou. V statistice se tento typ grafu označuje jako krabicový graf (box-and-whisker plot).
Doplňkem krabicového grafu je swarmplot(), který vykresluje kategorický bodový graf zobrazující všechna pozorování bez překrývání. Přijímá podobné argumenty jako boxplot():
seaborn.boxplot(x=None, y=None, data=None, ...)
seaborn.swarmplot(x=None, y=None, data=None, ...)
V tomto závěrečném cvičení porovnáš historická rozdělení měr inflace podle zemí — konkrétně Číny, Indie a USA — místo porovnání časových řad. Knihovny pandas jako pd, matplotlib.pyplot jako plt a seaborn jako sns jsou již naimportované. Data o inflaci z FRED máš v pracovním prostoru k dispozici jako inflation.
Toto cvičení je součástí kurzu
Importing and Managing Financial Data in Python
Pokyny k cvičení
- Vytvoř a zobraz krabicový graf dat
inflations hodnotou'Country'proxa'Inflation'proy. - Vytvoř a zobraz
sns.swarmplot()se stejnými argumenty.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Create boxplot
sns.____(x=____, y=____, data=____)
# Show the plot
plt.show()
# Close the plot
plt.close()
# Create swarmplot
sns.swarmplot(x=____, y=____, data=____)
# Show the plot
plt.show()