समय के साथ Margin of Error प्लॉट करना
इस अभ्यास में आप Philadelphia, PA में बदलती घर की कीमतों को error bars वाले line plot से जाँचेंगे। डेटा ACS 1-year sample Table B25077 से लिया गया है। 2011 से 2017 तक हर साल के लिए estimate और margin of error डाउनलोड करके एक साथ जोड़ दिए गए हैं और उन्हें philly नाम के pandas DataFrame में रखा गया है। ACS टेबल के estimate और margin of error वाले वैरिएबल्स के नाम क्रमशः median_home_value और median_home_value_moe कर दिए गए हैं। (कंसोल में DataFrame देखें.)
pandas को pd उपनाम के साथ इम्पोर्ट किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में US Census डेटा का विश्लेषण
अभ्यास निर्देश
matplotlib.pyplotकोpltउपनाम के साथ इम्पोर्ट करें- कॉलम
rmoeबनाएँ (median home value का Relative MOE रखने के लिए) — इसे margin of error कॉलम को estimate कॉलम से भाग देकर और100गुना करके निकालें - Relative MOE जाँचने के लिए DataFrame को
printकरें - एक error bar plot बनाएँ: पहला आर्ग्यूमेंट
"year"रखें; दूसरा आर्ग्यूमेंट median home value कॉलम का नाम रखें; पैरामीटरyerrको median home value MOE कॉलम पर सेट करें; और अंत में data आर्ग्यूमेंट कोphillyDataFrame पर सेट करें
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import graphics packages
import seaborn as sns
sns.set()
____
# Calculate and inspect Relative Margin of Error
philly["rmoe"] = ____
____
# Create line plot with error bars of 90% MOE
plt.errorbar(____, ____, yerr = ____, data = ____)
plt.show()