Distribuição das taxas de inflação na China, Índia e nos EUA
Como você viu no vídeo, a função boxplot() exibe quantis-chave de uma distribuição em relação a categorias, em que y representa uma variável quantitativa e x, uma variável categórica. Em estatística, esse tipo de gráfico é conhecido como box-and-whisker plot (ou diagrama de caixa).
Um complemento ao box plot é o swarmplot(), que desenha um gráfico de dispersão categórico exibindo todas as observações sem sobreposição; ele recebe argumentos semelhantes aos de boxplot():
seaborn.boxplot(x=None, y=None, data=None, ...)
seaborn.swarmplot(x=None, y=None, data=None, ...)
Neste exercício final, você vai comparar as distribuições históricas das taxas de inflação por país — especificamente China, Índia e EUA — em vez de observar tendências de séries temporais. pandas como pd, matplotlib.pyplot como plt e seaborn como sns já foram importados para você. Os dados de inflação do FRED estão no seu workspace como inflation.
Este exercício faz parte do curso
Importing and Managing Financial Data in Python
Instruções do exercício
- Crie e exiba um boxplot dos dados
inflationcom'Country'emxe'Inflation'emy. - Crie e exiba
sns.swarmplot()com os mesmos argumentos.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# 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()