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 quantiles clés d’une distribution par catégorie, où y représente une variable quantitative et x une variable catégorielle. En statistique, ce type de graphique est appelé un boîte à moustaches.
Un complément au boîte à moustaches est le swarmplot(), qui trace un nuage de points catégoriel affichant toutes les observations sans chevauchement ; il prend des arguments similaires à boxplot() :
seaborn.boxplot(x=None, y=None, data=None, ...)
seaborn.swarmplot(x=None, y=None, data=None, ...)
Dans cet ultime exercice, vous allez comparer 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 FRED sont disponibles dans votre espace de travail sous inflation.
Cet exercice fait partie du cours
Importer et gérer des données financières en Python
Instructions
- Créez et affichez un boîte 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 cet exemple de code.
# 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()