世界の所得：ばらつき

「分位点（quantile）」は、DataFrame の度数分布を等しいグループに分割して得られる散布（ばらつき）の尺度です。DataFrame df の分位点 q における値は df.quantile(q) で取得できます。q にリストを渡すと、指定した各分位点の値が返されます。

ここでは、世界の所得分布の分析を、2つの散布の尺度（分散の平方根である「標準偏差」と「四分位範囲（IQR）」）で続けます。

pandas は pd としてインポート済みで、前の演習で使用した income DataFrame がワークスペースに用意されています。

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Pythonでの金融データのインポートと管理

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演習の手順

適切な関数を使って、1人当たり所得の平均を mean、標準偏差を std として計算します。
.quantile() を使わずに、平均の前後1標準偏差の区間の上下限をリスト bounds に計算して出力します：
- 1つ目の要素は mean から std を引いた値
- 2つ目の要素は mean に std を足した値
.quantile() と、適切な2つの小数値からなるリストを使って、'Income per Capita' の第1四分位数と第3四分位数を quantiles として計算して出力します。結果は一致しますか？
動画で学んだ単純な減算式を使って、IQR（iqr）を計算して出力します。

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。

# Calculate mean
mean = ____

# Calculate standard deviation
std = income['Income per Capita'].std()

# Calculate and print lower and upper bounds
bounds = [____, ____]
print(bounds)

# Calculate and print first and third quartiles
quantiles = income['Income per Capita'].____([____, ____])
print(quantiles)

# Calculate and print IQR
iqr = ____ - ____
print(iqr)

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