Venituri globale: Dispersia

O cuartilă este o măsură a dispersiei obținută prin împărțirea distribuției de frecvență a unui DataFrame în grupuri egale. Poți obține valorile corespunzătoare cuartilei q dintr-un DataFrame df cu comanda df.quantile(q); de asemenea, dacă transmiți o listă ca q, vei obține o valoare pentru fiecare cuartilă specificată.

În acest exercițiu, vei continua analiza distribuției veniturilor globale folosind două măsuri ale dispersiei: abaterea standard (rădăcina pătrată a varianței) și intervalul intercuartilic (IQR).

pandas a fost importat ca pd, iar DataFrame-ul income din exercițiul anterior se află în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Importul și gestionarea datelor financiare în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosind funcțiile corespunzătoare, calculează media venitului pe cap de locuitor ca mean și abaterea standard ca std.
Fără a folosi .quantile(), calculează și afișează limitele inferioară și superioară ale unui interval de o abatere standard în jurul mediei, sub forma unei liste bounds:
- scade std din mean pentru primul element
- adaugă std la mean pentru al doilea element
Folosind .quantile() și o listă cu două valori zecimale corespunzătoare, calculează și afișează prima și a treia cuartilă ale coloanei 'Income per Capita' ca quantiles. Valorile corespund?
Calculează și afișează IQR-ul, iqr, folosind expresia simplă de scădere pe care ai învățat-o în videoclip.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Calculate mean
mean = ____

# Calculate standard deviation
std = income['Income per Capita'].std()

# Calculate and print lower and upper bounds
bounds = [____, ____]
print(bounds)

# Calculate and print first and third quartiles
quantiles = income['Income per Capita'].____([____, ____])
print(quantiles)

# Calculate and print IQR
iqr = ____ - ____
print(iqr)

Editează și rulează codul