시간에 따른 전 세계 1인당 소득 중앙값
seaborn의 barplot() 함수는 점 추정치와 신뢰 구간을 직사각형 막대로 보여줍니다. 기본값은 평균이지만, 특정 numpy 함수를 estimator 매개변수에 전달하면 다른 요약 통계량도 표시할 수 있습니다:
seaborn.barplot(x=None, y=None, data=None, estimator=<function mean>, ...)
이 연습 문제에서는 세계은행(World Bank)에서 가져온, 2000년 이후 189개국의 전 세계 1인당 소득 데이터셋을 사용합니다. 범주별 요약 통계를 시각화하는 연습으로, 2000년 이후 전 세계 1인당 소득의 중앙값을 평균과 비교하여 그려 보겠습니다.
pandas는 pd, numpy는 np, matplotlib.pyplot은 plt, seaborn은 sns로 임포트되어 있습니다. 전 세계 소득 데이터는 작업 공간의 income_trend에 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 금융 데이터 가져오기와 관리
연습 안내
.info()를 사용해income_trend를 확인하세요.x에는'Year',y에는'Income per Capita'열을 사용해sns.barplot()을 만들고,xticks를 45도 회전한 뒤 결과를 표시하세요.- 두 번째 플롯을 표시할 수 있도록 첫 번째
plt.show()이후에plt.close()를 사용하세요. - 동일한
x와y설정으로 두 번째sns.barplot()을 만들되, 중앙값 계산을 위해estimator=np.median을 사용하고 결과를 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Inspect the data
income_trend.____()
# Create barplot
sns.barplot(x=____, y='Income per Capita', data=____)
# Rotate xticks
plt.____(____=____)
# Show the plot
plt.show()
# Close the plot
plt.close()
# Create second barplot
sns.barplot(x=____, y='Income per Capita', data=____, estimator=____)
# Rotate xticks
plt.____(____)
# Show the plot
plt.show()