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カテゴリ別の要約の可視化

この章で学んだように、Seabornにはデータ探索に役立つさまざまな可視化があります。その一つが、カテゴリごとに集約した平均値を表示する棒グラフです。

Seabornの棒グラフには、カテゴリごとの平均の95%信頼区間を示す縦線が表示されます。信頼区間は、値の数とそのばらつきの両方をもとに計算されるため、データをどの程度信頼できるかを判断する手がかりになります。

この演習では、大陸ごとの失業率の平均と信頼区間を可視化する棒グラフを作成します。

unemployment は使用可能で、Seabornは sns、matplotlib.pyplot は plt、pandas は pd としてインポート済みです。

この演習はコースの一部です

Pythonによる探索的データ分析

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演習の手順

  • x軸に大陸、y軸に各大陸の2021年の平均失業率を示す棒グラフを作成してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Create a bar plot of continents and their average unemployment
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plt.show()
コードを編集して実行