Distribución de las tasas de inflación en China, India y EE. UU.
Como viste en el vídeo, la función boxplot() muestra cuantiles clave de una distribución por categorías, donde y representa una variable cuantitativa y x una variable categórica. En estadística, este tipo de gráfico se conoce como diagrama de caja y bigotes.
Un complemento del boxplot es swarmplot(), que dibuja un diagrama de dispersión categórico mostrando todas las observaciones sin solaparse; acepta argumentos similares a boxplot():
seaborn.boxplot(x=None, y=None, data=None, ...)
seaborn.swarmplot(x=None, y=None, data=None, ...)
En este ejercicio final, vas a comparar las distribuciones históricas de las tasas de inflación por país —concretamente China, India y EE. UU.— en lugar de por tendencias de series temporales. pandas como pd, matplotlib.pyplot como plt y seaborn como sns ya están importados. Los datos de inflación de FRED están en tu espacio de trabajo como inflation.
Este ejercicio forma parte del curso
Importación y gestión de datos financieros en Python
Instrucciones del ejercicio
- Crea y muestra un boxplot de los datos
inflationcon'Country'enxy'Inflation'eny. - Crea y muestra
sns.swarmplot()con los mismos argumentos.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Create boxplot
sns.____(x=____, y=____, data=____)
# Show the plot
plt.show()
# Close the plot
plt.close()
# Create swarmplot
sns.swarmplot(x=____, y=____, data=____)
# Show the plot
plt.show()