インスタントコーヒーと粉末コーヒー
この演習では、インド市場におけるインスタントコーヒーと粉末コーヒーの価格を分析します。グループ化ヒストグラムは、単純な統計量だけではデータの全体像を十分に表せないときに、異なる分布を横に並べて比較するのに非常に有効な手法です。
DataFrames パッケージはすでにインポート済みで、coffee DataFrame も分析に利用できます。
この演習はコースの一部です
Juliaで学ぶデータ可視化入門
演習の手順
StatsPlotsパッケージをインポートします。coffeeDataFrame のRetail Price列を使ってグループ化ヒストグラムを作成します。Variety列でヒストグラムをグループ化します。- 色はその順番で
sandybrownとbrownを選びます。
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 StatsPlots
____ ____
# Create grouped histogram
____(
coffee."____",
# Define the group
____=coffee.____,
# Choose colors
____=[____ ____]
)
title!("Cofee Prices in India")
xlabel!("Price (Rupees)")
ylabel!("Frequency")