Venitul median global pe cap de locuitor de-a lungul timpului

Funcția barplot() din seaborn afișează estimări punctuale și intervale de încredere sub formă de bare dreptunghiulare; implicit, funcția calculează media, însă poate reprezenta și o altă statistică sumară dacă îi transmiți o funcție numpy prin parametrul estimator:

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

În acest exercițiu, vei folosi un set de date importat de la Banca Mondială, care conține date despre venitul global pe cap de locuitor pentru 189 de țări începând cu anul 2000. Pentru a exersa afișarea statisticilor sumare pe categorii, vei reprezenta grafic și vei compara venitul median global pe cap de locuitor din 2000 până în prezent cu venitul mediu.

pandas ca pd, numpy ca np, matplotlib.pyplot ca plt și seaborn ca sns au fost importate. Datele globale despre venituri sunt disponibile în spațiul tău de lucru în variabila income_trend.

Acest exercițiu face parte din cursul

Importul și gestionarea datelor financiare în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Inspectează income_trend folosind .info().
Creează un sns.barplot() folosind coloana 'Year' pentru x și 'Income per Capita' pentru y, și afișează rezultatul după ce rotești xticks cu 45 de grade.
Folosește plt.close() după primul plt.show() pentru a putea afișa un al doilea grafic.
Creează un al doilea sns.barplot() cu aceleași setări pentru x și y, folosind estimator=np.median pentru a calcula mediana, și afișează rezultatul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul