Mediana global de renta per cápita a lo largo del tiempo

La función barplot() de seaborn muestra estimaciones puntuales e intervalos de confianza como barras rectangulares; por defecto representa la media, pero también puede mostrar otra estadística de resumen si pasas una función concreta de numpy en el parámetro estimator:

seaborn.barplot(x=None, y=None, data=None, estimator=<function mean>, ...)

En este ejercicio, usarás un conjunto de datos del Banco Mundial que contiene la renta per cápita global para 189 países desde el año 2000. Para practicar cómo mostrar estadísticas por categoría, vas a representar y comparar la mediana de la renta per cápita global desde 2000 con la media.

Se han importado pandas como pd, numpy como np, matplotlib.pyplot como plt y seaborn como sns. Los datos de renta global están disponibles en tu espacio de trabajo en income_trend.

Este ejercicio forma parte del curso

Importación y gestión de datos financieros en Python

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Instrucciones del ejercicio

Inspecciona income_trend usando .info().
Crea un sns.barplot() usando la columna 'Year' para x y 'Income per Capita' para y, y muestra el resultado tras rotar las xticks 45 grados.
Usa plt.close() después del plt.show() inicial para poder mostrar un segundo gráfico.
Crea un segundo sns.barplot() con los mismos ajustes de x y y, usando estimator=np.median para calcular la mediana, y muestra el resultado.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Inspect the data
income_trend.____()

# Create barplot
sns.barplot(x=____, y='Income per Capita', data=____)

# Rotate xticks
plt.____(____=____)

# Show the plot
plt.show()

# Close the plot
plt.close()

# Create second barplot
sns.barplot(x=____, y='Income per Capita', data=____, estimator=____)

# Rotate xticks
plt.____(____)

# Show the plot
plt.show()

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