Individua i valori estremi

Ora che hai creato un DataFrame con la percentuale di autoidentificazione razziale ispanica per stato, esploralo più a fondo iniziando con un boxplot usando seaborn.

Troverai anche gli stati con la percentuale più alta o più bassa di ispanici che si identificano in particolari razze. Per farlo, applicherai il metodo squeeze(). Questo metodo converte un DataFrame con una sola riga in una Series (senza effetto su un DataFrame con più righe).

pandas è già importato. Il DataFrame states_hr è caricato e contiene le percentuali di autoidentificazione razziale per 7 diverse categorie di razza.

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Istruzioni dell'esercizio

Crea un boxplot impostando il parametro data al nome del DataFrame. (orient = "h" traccerà i boxplot in orizzontale.)
Usando squeeze, mostra lo stato con il valore più alto nella colonna hispanic_white.
Usando squeeze, mostra lo stato con il valore più basso nella colonna hispanic_other.
Nota che pochissimi ispanici si identificano come asiatici, ma uno stato è un outlier molto alto. Usando squeeze, mostra lo stato con il valore più alto nella colonna hispanic_asian.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Import seaborn and matplotlib.plt
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()

# Create a boxplot
sns.boxplot(data = ____, orient = "h")
plt.show()

# Show states with extreme values in various columns
print(states_hr.nlargest(1, ____).squeeze())
print(states_hr.nsmallest(____).____)
print(____)

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