1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Importowanie i zarządzanie danymi finansowymi w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Globalny medianowy dochód per capita na przestrzeni czasu

Funkcja barplot() z biblioteki seaborn przedstawia estymaty punktowe i przedziały ufności w postaci prostokątnych słupków. Domyślnie wyświetla średnią, ale możesz też użyć innej statystyki podsumowującej – wystarczy przekazać odpowiednią funkcję numpy do parametru estimator:

seaborn.barplot(x=None, y=None, data=None, estimator=<function mean>, ...)

W tym ćwiczeniu wykorzystasz zaimportowany zbiór danych Banku Światowego zawierający dane o globalnym dochodzie per capita dla 189 krajów od roku 2000. Żeby poćwiczyć wyświetlanie statystyk podsumowujących według kategorii, wykreślisz i porównasz medianowy globalny dochód per capita od 2000 roku ze średnią.

Biblioteki pandas jako pd, numpy jako np, matplotlib.pyplot jako plt oraz seaborn jako sns zostały już zaimportowane. Dane o dochodach są dostępne w twoim środowisku pracy jako income_trend.

Instrukcje

100 XP
  • Zbadaj income_trend za pomocą .info().
  • Utwórz sns.barplot(), używając kolumny 'Year' dla x i 'Income per Capita' dla y, a następnie wyświetl wynik po obróceniu xticks o 45 stopni.
  • Użyj plt.close() po pierwszym plt.show(), aby móc wyświetlić drugi wykres.
  • Utwórz drugi sns.barplot() z tymi samymi ustawieniami x i y, używając estimator=np.median do obliczenia mediany, i wyświetl wynik.