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

ćwiczenie

Rozkład stóp inflacji w Chinach, Indiach i USA

Jak pokazano w filmie, funkcja boxplot() prezentuje kluczowe kwantyle rozkładu w odniesieniu do kategorii – y reprezentuje zmienną ilościową, a x zmienną kategoryczną. W statystyce taki wykres nazywany jest wykresem pudełkowym (ang. box-and-whisker plot).

Uzupełnieniem wykresu pudełkowego jest swarmplot(), który rysuje kategoryczny wykres punktowy wyświetlający wszystkie obserwacje bez nakładania się punktów. Przyjmuje podobne argumenty co boxplot():

seaborn.boxplot(x=None, y=None, data=None, ...)
seaborn.swarmplot(x=None, y=None, data=None, ...)

W tym ostatnim ćwiczeniu porównasz historyczne rozkłady stóp inflacji według krajów – konkretnie Chin, Indii i USA – zamiast analizować trendy w szeregach czasowych. Biblioteki pandas jako pd, matplotlib.pyplot jako plt oraz seaborn jako sns zostały już zaimportowane. Dane o inflacji z FRED są dostępne w twoim środowisku jako inflation.

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz i wyświetl wykres pudełkowy danych inflation, używając 'Country' dla x i 'Inflation' dla y.
  • Utwórz i wyświetl sns.swarmplot() z tymi samymi argumentami.