Verdeling van inflatiecijfers in China, India en de VS
Zoals je in de video zag, toont de functie boxplot() de belangrijkste kwartielen van een verdeling per categorie, waarbij y een kwantitatieve variabele is en x een categorische variabele. In de statistiek staat dit soort weergave bekend als een box-and-whisker plot (doosdiagram met snorharen).
Een aanvulling op een boxplot is een swarmplot(), een categorische scatterplot die alle waarnemingen zonder overlap laat zien; de functie accepteert vergelijkbare argumenten als boxplot():
seaborn.boxplot(x=None, y=None, data=None, ...)
seaborn.swarmplot(x=None, y=None, data=None, ...)
In deze laatste oefening vergelijk je de historische verdelingen van inflatiecijfers per land — specifiek China, India en de VS — in plaats van de trends in de tijd. pandas als pd, matplotlib.pyplot als plt en seaborn als sns zijn al voor je geïmporteerd. De FRED-inflatiedata staat in je werkruimte als inflation.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Financiële data importeren en beheren in Python
Oefeninstructies
- Maak en toon een boxplot van de
inflation-gegevens met'Country'alsxen'Inflation'alsy. - Maak en toon
sns.swarmplot()met dezelfde argumenten.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Create boxplot
sns.____(x=____, y=____, data=____)
# Show the plot
plt.show()
# Close the plot
plt.close()
# Create swarmplot
sns.swarmplot(x=____, y=____, data=____)
# Show the plot
plt.show()