国別所得分布を可視化する
seaborn は、matplotlib をベースにした統計データ可視化のための Python ライブラリです。
seaborn パッケージの distplot() 関数はデフォルトで、データを範囲ごとにまとめて棒で表す ヒストグラム を作成し、さらに カーネル密度推定 (KDE)（滑らかなヒストグラム）を重ねて表示します。distplot() は、チャート下部にマーカーを追加して x 軸に沿った観測値の密度を示す rugplot という種類のグラフも作成できます。
seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, ...)
前の演習では、分布のさまざまな地点における一人当たり所得の水準をかなり細かく把握できる分位数プロットを作成しました。ここでは、distplot() を使って分布の全体像をつかみましょう！
pandas は pd としてインポート済みで、前の演習の income DataFrame がワークスペースに用意されています。
この演習はコースの一部です
Pythonでの金融データのインポートと管理
演習の手順
seabornをsns、matplotlib.pyplotをpltとしてインポートします。.describe()で得られる要約統計量を表示します。.distplot()を使って、'Income per Capita'列の基本的なヒストグラムを描画して表示します。- 追加引数として
binsを 50、kdeをFalse、rugをTrueに設定し、同じデータの rugplot を作成して表示します。
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。
# 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()