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ग्लोबल इनकम: फैलाव

Quantile वह माप है जो किसी DataFrame के फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन को बराबर समूहों में बाँटकर फैलाव दर्शाता है. आप किसी DataFrame df के दिए गए quantile q पर मान df.quantile(q) कमांड से प्राप्त कर सकते हैं; इसी तरह, q के रूप में सूची देने पर हर दिए गए quantile के लिए एक मान लौटेगा.

यहाँ, आप ग्लोबल इनकम डिस्ट्रीब्यूशन का विश्लेषण दो फैलाव मापों से जारी रखेंगे: स्टैंडर्ड डिविएशन (वैरिएंस का वर्गमूल) और इंटरक्वार्टाइल रेंज (IQR).

pandas को pd नाम से इम्पोर्ट किया गया है, और पिछले अभ्यास का income DataFrame आपके वर्कस्पेस में मौजूद है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • उपयुक्त फंक्शनों का उपयोग करके, इनकम पर कैपिटा का mean mean के रूप में और standard deviation std के रूप में कैलक्युलेट करें.
  • .quantile() का उपयोग किए बिना, mean के आसपास एक standard deviation के इंटरवल की upper और lower bounds की सूची bounds में गणना करके प्रिंट करें:
    • पहले तत्व के रूप में mean में से std घटाएँ
    • दूसरे तत्व के रूप में mean में std जोड़ें
  • .quantile() और दो उपयुक्त दशमलव मानों की सूची का उपयोग करके, 'Income per Capita' के पहले और तीसरे क्वार्टाइल को quantiles के रूप में कैलक्युलेट और प्रिंट करें. क्या मान मेल खाते हैं?
  • वीडियो में सीखी गई सरल घटाव अभिव्यक्ति का उपयोग करके IQR, iqr, कैलक्युलेट और प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Calculate mean
mean = ____

# Calculate standard deviation
std = income['Income per Capita'].std()

# Calculate and print lower and upper bounds
bounds = [____, ____]
print(bounds)

# Calculate and print first and third quartiles
quantiles = income['Income per Capita'].____([____, ____])
print(quantiles)

# Calculate and print IQR
iqr = ____ - ____
print(iqr)
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