Boxplots und Histogramme
Boxplots stellen Minimum, Median, Quartile und Maximum deiner Daten grafisch dar. Du kannst einen Boxplot erzeugen, indem du die Methode .boxplot() auf einem DataFrame aufrufst.
Eine weitere Möglichkeit für visuelle Zusammenfassungen sind Histogramme. Damit kannst du die Daten untersuchen und ihre Verteilung, mögliche Ausreißer sowie die Streuung erkennen. Ein Beispiel zum Erzeugen eines Histogramms siehst du unten:
ax = co2_levels.plot(kind='hist', bins=100)
Hier haben wir die Standardmethode .plot() verwendet und das Argument kind auf 'hist' gesetzt. Zusätzlich haben wir den Parameter bins=100 hinzugefügt, der angibt, in wie viele Intervalle (also „bins“) die Daten unterteilt werden sollen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Zeitreihendaten in Python visualisieren</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Generate a boxplot
ax = ____.____
# Set the labels and display the plot
ax.set_xlabel('CO2', fontsize=10)
ax.set_ylabel('Boxplot CO2 levels in Maui Hawaii', fontsize=10)
plt.legend(fontsize=10)
plt.show()