Median pendapatan per kapita global dari waktu ke waktu

Fungsi barplot() pada seaborn menampilkan estimasi titik dan selang kepercayaan sebagai batang persegi panjang; fungsi default menampilkan mean, tetapi juga dapat merepresentasikan statistik ringkasan lain jika Anda memberikan fungsi numpy tertentu ke parameter estimator:

seaborn.barplot(x=None, y=None, data=None, estimator=<function mean>, ...)

Dalam latihan ini, Anda akan menggunakan himpunan data Bank Dunia yang telah diimpor berisi data pendapatan per kapita global untuk 189 negara sejak tahun 2000. Untuk berlatih menampilkan statistik ringkasan per kategori, Anda akan memplot dan membandingkan median pendapatan per kapita global sejak 2000 dengan meannya.

pandas sebagai pd, numpy sebagai np, matplotlib.pyplot sebagai plt, dan seaborn sebagai sns telah diimpor. Data pendapatan global tersedia di ruang kerja Anda dalam income_trend.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Mengimpor dan Mengelola Data Keuangan di Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Inspeksi income_trend menggunakan .info().
Buat sns.barplot() dengan kolom 'Year' untuk x dan 'Income per Capita' untuk y, lalu tampilkan hasilnya setelah memutar xticks sebesar 45 derajat.
Gunakan plt.close() setelah plt.show() yang pertama agar dapat menampilkan plot kedua.
Buat sns.barplot() kedua dengan pengaturan x dan y yang sama, gunakan estimator=np.median untuk menghitung median, lalu tampilkan hasilnya.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# 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()

Edit dan Jalankan Kode