Weltweite Einkommen: Streuung

Ein Quantil ist ein Streuungsmaß, das entsteht, wenn man eine Häufigkeitsverteilung eines DataFrames in gleich große Gruppen aufteilt. Mit df.quantile(q) erhältst du die Werte am Quantil q eines DataFrames df; entsprechend liefert eine Liste als q einen Wert für jedes angegebene Quantil.

Hier setzt du deine Analyse der globalen Einkommensverteilung mit zwei Streuungsmaßen fort: der Standardabweichung (Quadratwurzel der Varianz) und der Interquartilsabstand (IQR).

pandas ist als pd importiert, und der DataFrame income aus der vorherigen Übung befindet sich in deinem Workspace.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Importing and Managing Financial Data in Python

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Anleitung zur Übung

Berechne mit den passenden Funktionen das arithmetische Mittel des Einkommens pro Kopf als mean und die Standardabweichung als std.
Berechne und gib ohne .quantile() die unteren und oberen Grenzen eines Intervalls von einer Standardabweichung um den Mittelwert in einer Liste bounds aus:
- subtrahiere std von mean als erstes Element
- addiere std zu mean als zweites Element
Berechne und gib mit .quantile() und einer Liste aus zwei passenden Dezimalwerten das erste und dritte Quartil von 'Income per Capita' als quantiles aus. Stimmen die Werte überein?
Berechne und gib die IQR, iqr, mit dem einfachen Subtraktionsausdruck aus dem Video aus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Calculate mean
mean = ____

# Calculate standard deviation
std = income['Income per Capita'].std()

# Calculate and print lower and upper bounds
bounds = [____, ____]
print(bounds)

# Calculate and print first and third quartiles
quantiles = income['Income per Capita'].____([____, ____])
print(quantiles)

# Calculate and print IQR
iqr = ____ - ____
print(iqr)

Code bearbeiten und ausführen