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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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演習

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。

指示

100 XP
  • 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。