समय के साथ वैश्विक प्रति व्यक्ति आय का माध्यिका
seaborn का barplot() फंक्शन पॉइंट एस्टिमेट्स और कॉन्फिडेंस इंटरवल्स को आयताकार बार्स के रूप में दिखाता है; डिफ़ॉल्ट रूप से यह mean दिखाता है, लेकिन यदि आप उसके estimator पैरामीटर में कोई विशेष numpy फंक्शन पास करें तो यह कोई और सार-सांख्यिकी भी दिखा सकता है:
seaborn.barplot(x=None, y=None, data=None, estimator=<function mean>, ...)
इस अभ्यास में, आप एक इम्पोर्ट किया हुआ World Bank डेटासेट इस्तेमाल करेंगे जिसमें वर्ष 2000 से 189 देशों की वैश्विक प्रति व्यक्ति आय का डेटा है. श्रेणीवार summary statistics दिखाने का अभ्यास करने के लिए, आप 2000 से अब तक की वैश्विक प्रति व्यक्ति आय के median को mean से तुलना करते हुए प्लॉट करेंगे.
pandas को pd, numpy को np, matplotlib.pyplot को plt, और seaborn को sns के रूप में इम्पोर्ट किया गया है. वैश्विक आय का डेटा आपके वर्कस्पेस में income_trend नाम से उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना
अभ्यास निर्देश
.info()का उपयोग करकेincome_trendदेखें.sns.barplot()बनाएँ जिसमेंxके लिए कॉलम'Year'औरyके लिए'Income per Capita'हो, औरxticksको 45 डिग्री घुमाकर परिणाम दिखाएँ.- दूसरी प्लॉट दिखाने में सक्षम होने के लिए शुरुआती
plt.show()के बादplt.close()का उपयोग करें. - वही
xऔरyसेटिंग्स के साथ दूसरीsns.barplot()बनाएँ, median निकालने के लिएestimator=np.medianका उपयोग करें, और परिणाम दिखाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Inspect the data
income_trend.____()
# Create barplot
sns.barplot(x=____, y='Income per Capita', data=____)
# Rotate xticks
plt.____(____=____)
# Show the plot
plt.show()
# Close the plot
plt.close()
# Create second barplot
sns.barplot(x=____, y='Income per Capita', data=____, estimator=____)
# Rotate xticks
plt.____(____)
# Show the plot
plt.show()