Reprezentarea grafică a Marginilor de Eroare în timp

În acest exercițiu vei analiza evoluția prețurilor locuințelor din Philadelphia, PA, folosind un grafic de tip linie cu bare de eroare. Datele provin din tabelul ACS 1-year sample B25077. Estimările și marginile de eroare pentru fiecare an din perioada 2011–2017 au fost descărcate și concatenate într-un DataFrame pandas numit philly. Variabilele din tabelul ACS pentru estimare și marginea de eroare au fost redenumite în median_home_value, respectiv median_home_value_moe. (Vezi DataFrame-ul în consolă.)

pandas a fost importat cu aliasul pd.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza datelor recensământului SUA în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă matplotlib.pyplot folosind aliasul plt
Creează coloana rmoe (pentru MOE relativ al valorii mediane a locuinței) ca 100 înmulțit cu coloana marginii de eroare împărțit la coloana estimării
Folosește print pentru a afișa DataFrame-ul și a inspecta MOE relativ
Creează un grafic cu bare de eroare: setează primul argument la "year"; setează al doilea argument la numele coloanei valorii mediane a locuinței; setează parametrul yerr la coloana MOE a valorii mediane a locuinței; în final, setează argumentul data la DataFrame-ul philly

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import graphics packages
import seaborn as sns
sns.set()
____

# Calculate and inspect Relative Margin of Error
philly["rmoe"] = ____
____

# Create line plot with error bars of 90% MOE
plt.errorbar(____, ____, yerr = ____, data = ____)
plt.show()

Editează și rulează codul