1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Importing and Managing Financial Data in Python
Connected

cvičení

Přehled nejchudších a nejbohatších zemí světa

Hodnoty numerických proměnných jsou čísla. Lze je popsat pomocí měr centrální tendence – tedy nejčastější nebo nejtypičtější hodnoty v datasetu – a rozptýlenosti, která vyjadřuje, jak jsou hodnoty rozloženy kolem středu distribuce.

V následujících cvičeních použiješ tyto statistiky k prozkoumání dat v souboru 'per_capita_income.csv', který obsahuje průměrný příjem na osobu pro jednotlivé země. Prvním krokem k analýze globálního rozdělení příjmů je data si prohlédnout a zorientovat se v nich.

pandas byl naimportován jako pd.

Pokyny

100 XP
  • Načti soubor 'per_capita_income.csv' do proměnné income. Kromě názvu souboru nejsou potřeba žádné další argumenty. (Poznámka: jde o soubor ve formátu csv.)
  • Prozkoumej názvy sloupců a datové typy pomocí .info().
  • Pomocí .sort_values() seřaď DataFrame income sestupně podle sloupce s informacemi o příjmu.
  • Zobraz prvních pět řádků income pomocí .head() a posledních pět řádků pomocí .tail().