Café instantáneo y en polvo
En este ejercicio, analizarás los precios del café instantáneo y en polvo en mercados de India. Los histogramas agrupados son herramientas excelentes para comparar distintas distribuciones lado a lado, sobre todo cuando las medidas estadísticas simples no alcanzan para describir por completo los datos.
El paquete DataFrames ya se ha importado para tu comodidad, y el DataFrame coffee está listo para su análisis.
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a la visualización de datos con Julia
Instrucciones del ejercicio
- Importa el paquete
StatsPlots. - Crea un histograma agrupado usando la columna
Retail Pricedel DataFramecoffee. - Agrupa el histograma por la columna
Variety. - Selecciona
sandybrownybrowncomo colores en ese orden específico.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# import StatsPlots
____ ____
# Create grouped histogram
____(
coffee."____",
# Define the group
____=coffee.____,
# Choose colors
____=[____ ____]
)
title!("Cofee Prices in India")
xlabel!("Price (Rupees)")
ylabel!("Frequency")