Mediana global da renda per capita ao longo do tempo

A função barplot() do seaborn mostra estimativas pontuais e intervalos de confiança como barras retangulares; por padrão, a função exibe a média, mas também pode representar outra estatística de resumo se você passar uma função específica do numpy para o parâmetro estimator:

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

Neste exercício, você usará um conjunto de dados do World Bank contendo renda per capita global para 189 países desde o ano 2000. Para praticar a exibição de estatísticas por categoria, você vai plotar e comparar a mediana da renda per capita global desde 2000 com a média.

pandas como pd, numpy como np, matplotlib.pyplot como plt e seaborn como sns já foram importados. Os dados de renda global estão disponíveis no seu workspace em income_trend.

Este exercício faz parte do curso

Importing and Managing Financial Data in Python

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Instruções do exercício

Inspecione income_trend usando .info().
Crie um sns.barplot() usando a coluna 'Year' para x e 'Income per Capita' para y, e mostre o resultado após rotacionar os xticks em 45 graus.
Use plt.close() depois do plt.show() inicial para conseguir exibir um segundo gráfico.
Crie um segundo sns.barplot() com as mesmas configurações de x e y, usando estimator=np.median para calcular a mediana, e mostre o resultado.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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()

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