Distribution des taux d'inflation en Chine, en Inde et aux États-Unis
Comme vous l'avez vu dans la vidéo, la fonction boxplot() affiche les principaux quantiles d'une distribution selon des catégories, où y représente une variable quantitative et x une variable catégorielle. En statistique, ce type de distribution est appelé un diagramme à moustaches.
Un complément au diagramme à moustaches est swarmplot(), qui trace un nuage de points catégoriel affichant toutes les observations sans chevauchement; il accepte des arguments semblables à boxplot() :
seaborn.boxplot(x=None, y=None, data=None, ...)
seaborn.swarmplot(x=None, y=None, data=None, ...)
Dans cet ultime exercice, vous comparerez les distributions historiques des taux d'inflation par pays — plus précisément la Chine, l'Inde et les États-Unis — plutôt que des tendances de séries temporelles. pandas sous pd, matplotlib.pyplot sous plt et seaborn sous sns ont été importés pour vous. Les données d'inflation de FRED sont dans votre espace de travail sous inflation.
Cette activité fait partie du cours
Importer et gérer des données financières en Python
Instructions de l’exercice
- Créez et affichez un diagramme à moustaches des données
inflationavec'Country'pourxet'Inflation'poury. - Créez et affichez
sns.swarmplot()avec les mêmes arguments.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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()