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  3. Pythonでの金融データのインポートと管理
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中国、インド、米国のインフレ率の分布

動画で見たとおり、boxplot() 関数はカテゴリごとに分布の主要な四分位点を表示します。ここで y は量的変数、x はカテゴリ変数を表します。統計学では、この種類の分布図は 箱ひげ図 と呼ばれます。

箱ひげ図を補完するのが swarmplot() です。これはカテゴリカルな散布図を描画し、データ点が重ならないようにすべての観測値を表示します。引数は boxplot() とほぼ同じです。

seaborn.boxplot(x=None, y=None, data=None, ...)
seaborn.swarmplot(x=None, y=None, data=None, ...)

この最終演習では、時系列の推移ではなく、国別（中国、インド、米国）に歴史的なインフレ率の分布を比較します。pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt、seaborn は sns としてインポート済みです。FRED のインフレデータは inflation としてワークスペースに用意されています。

Instruktioner

100 XP
  • inflation データについて、x に 'Country'、y に 'Inflation' を指定して箱ひげ図を作成し、表示します。
  • 同じ引数で sns.swarmplot() を作成して表示します。