Reddito pro capite mediano globale nel tempo

La funzione barplot() di seaborn mostra stime puntuali e intervalli di confidenza come barre rettangolari; per impostazione predefinita visualizza la media, ma può rappresentare anche un'altra statistica riassuntiva se passi una specifica funzione di numpy al parametro estimator:

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

In questo esercizio userai un dataset della World Bank importato, che contiene i dati sul reddito pro capite globale per 189 paesi dal 2000. Per esercitarti a visualizzare statistiche riassuntive per categoria, metterai a confronto il reddito pro capite globale mediano dal 2000 con la media.

pandas come pd, numpy come np, matplotlib.pyplot come plt e seaborn come sns sono già stati importati. I dati sul reddito globale sono disponibili nel tuo workspace in income_trend.

Questo esercizio fa parte del corso

Importing and Managing Financial Data in Python

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Istruzioni dell'esercizio

Ispeziona income_trend usando .info().
Crea un sns.barplot() utilizzando la colonna 'Year' per x e 'Income per Capita' per y, e mostra il risultato dopo aver ruotato gli xticks di 45 gradi.
Usa plt.close() dopo il primo plt.show() per poter mostrare un secondo grafico.
Crea un secondo sns.barplot() con le stesse impostazioni di x e y, usando estimator=np.median per calcolare la mediana, e mostra il risultato.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# 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()

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