Café instantané et en poudre

Dans cet exercice, vous allez analyser les prix du café instantané et en poudre sur les marchés indiens. Les histogrammes groupés sont d’excellents outils pour comparer côte à côte différentes distributions, surtout lorsque de simples mesures statistiques ne suffisent pas à décrire complètement les données.

Le package DataFrames a été importé pour vous, et le DataFrame coffee est prêt pour l’analyse.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Introduction à la visualisation de données avec Julia</cours>

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Instructions de l’exercice

Importez le package StatsPlots
Créez un histogramme groupé en utilisant la colonne Retail Price du DataFrame coffee.
Groupez l’histogramme par la colonne Variety
Choisissez sandybrown et brown comme couleurs, dans cet ordre précis.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# import StatsPlots
____ ____

# Create grouped histogram
____(
	coffee."____",
    # Define the group
    ____=coffee.____,
    # Choose colors
    ____=[____ ____]
)
title!("Cofee Prices in India")
xlabel!("Price (Rupees)")
ylabel!("Frequency")

Modifier et exécuter le code