Liste die ärmsten und reichsten Länder weltweit auf
Die Werte von numerischen Variablen sind Zahlen. Sie lassen sich durch Maße der zentralen Tendenz, also den typischsten Wert in einem Datensatz, und der Streuung, die die Verteilungsspanne beschreibt, charakterisieren.
In den nächsten Übungen nutzt du diese Kennzahlen, um die Daten in 'per_capita_income.csv' zu untersuchen. Diese Datei enthält das durchschnittliche Einkommen pro Person in einem Land. Der erste Schritt zur Analyse der globalen Einkommensverteilung ist, die Daten zu sichten und dich mit ihnen vertraut zu machen.
pandas wurde als pd importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Importing and Managing Financial Data in Python
Anleitung zur Übung
- Lade die Datei
'per_capita_income.csv'inincome. Es sind keine weiteren Argumente außer dem Dateinamen nötig. (Beachte: Das ist eine CSV-Datei.) - Prüfe die Spaltennamen und Datentypen mit
.info(). - Sortiere mit
.sort_values()den DataFrameincome(absteigend) nach der Spalte, die die Einkommensinformation enthält. - Zeige die ersten fünf Zeilen von
incomemit.head()und die letzten fünf Zeilen mit.tail()an.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Import the data
income = ____
# Inspect the result
income.info()
# Sort the data by income
income = income.sort_values('Income per Capita', ____)
# Display the first and last five rows
print(income.____())
print(income.____())