Memahami perbedaan pada variabel

Sekarang, Anda akan menganalisis rerata dan simpangan baku dari setiap variabel dengan memvisualisasikannya dalam barplot. Ini adalah langkah pelengkap dari sebelumnya, karena Anda akan menelusuri secara visual perbedaan skala dan varians antarvariabel.

Pustaka pandas telah dimuat sebagai pd dan matplotlib.pyplot sebagai plt. Selain itu, himpunan data wholesale telah dimuat sebagai DataFrame pandas, sedangkan rerata dan simpangan baku untuk setiap kolom pada himpunan data wholesale telah dimuat sebagai Series pandas bernama averages dan std_devs. Pastikan Anda menelusuri keduanya di konsol.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Machine Learning untuk Pemasaran dengan Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Buat sebuah daftar berisi nama kolom wholesale dan satu lagi berisi nilai yang diurutkan dari 0 hingga jumlah kolom di wholesale.
Plot averages dengan warna abu-abu dan std_devs dengan warna oranye, sesuaikan sumbu-x sebesar 0,2
Tambahkan x_ix sebagai ticks dan x_names sebagai label serta pastikan Anda memutarnya 90 derajat.
Tambahkan legend dan tampilkan bagan.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Create column names list and same length integer list
x_names = wholesale.___
x_ix = np.arange(wholesale.shape[1])

# Plot the averages data in gray and standard deviations in orange 
plt.bar(x=x_ix-___, height=averages, color='grey', label='Average', width=0.4)
plt.bar(x=x_ix+___, height=std_devs, color='orange', label='Standard Deviation', width=0.4)

# Add x-axis labels and rotate
plt.xticks(ticks=___, labels=x_names, rotation=90)

# Add the legend and display the chart
plt.legend()
plt.___()

Edit dan Jalankan Kode