Instant- und Pulverkaffee

In dieser Übung analysierst du die Preise von Instant- und Pulverkaffee auf indischen Märkten. Gruppierte Histogramme sind hervorragend geeignet, um unterschiedliche Verteilungen direkt zu vergleichen – vor allem, wenn einfache statistische Kennzahlen die Daten nicht umfassend beschreiben.

Das Paket DataFrames wurde bereits für dich importiert, und der DataFrame coffee steht zur Analyse bereit.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Einführung in die Datenvisualisierung mit Julia

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Anleitung zur Übung

Importiere das Paket StatsPlots.
Erstelle ein gruppiertes Histogramm mit der Spalte Retail Price aus dem DataFrame coffee.
Gruppiere das Histogramm nach der Spalte Variety.
Wähle sandybrown und brown als Farben, genau in dieser Reihenfolge.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# import StatsPlots
____ ____

# Create grouped histogram
____(
	coffee."____",
    # Define the group
    ____=coffee.____,
    # Choose colors
    ____=[____ ____]
)
title!("Cofee Prices in India")
xlabel!("Price (Rupees)")
ylabel!("Frequency")

Code bearbeiten und ausführen