Visualizzare la distribuzione del reddito internazionale

seaborn è una libreria di visualizzazione in Python per l’analisi statistica, basata su matplotlib.

Per impostazione predefinita, la funzione distplot() del pacchetto seaborn crea un istogramma, in cui i dati sono raggruppati in intervalli e mostrati come barre, e applica una stima della densità tramite kernel (KDE), cioè un istogramma smussato. Puoi anche usare distplot() per creare un altro tipo di grafico chiamato rugplot, che aggiunge dei marcatori alla base del grafico per indicare la densità delle osservazioni lungo l’asse x.

seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, ...)

Negli esercizi precedenti hai creato un quantile plot che offre una visione piuttosto granulare del livello di reddito pro capite in diversi punti della distribuzione. Qui userai distplot() per avere il quadro completo!

pandas è stato importato come pd e il DataFrame income dell’esercizio precedente è disponibile nel tuo workspace.

Questo esercizio fa parte del corso

Importing and Managing Financial Data in Python

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Istruzioni dell'esercizio

Importa seaborn come sns e matplotlib.pyplot come plt.
Stampa le statistiche riassuntive fornite da .describe().
Traccia e mostra un istogramma di base della colonna 'Income per Capita' con .distplot().
Crea e mostra un rugplot degli stessi dati impostando gli argomenti aggiuntivi bins uguale a 50, kde a False e rug a True.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Import seaborn and matplotlib
____
____

# Print the summary statistics for income
print(____.____())

# Plot a basic histogram of income per capita
____

# Show the plot
plt.show()

# Plot a rugplot
sns.distplot(income['Income per Capita'], ____, ____, ____)

# Show the plot
plt.show()

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