Vizualizarea distribuției veniturilor internaționale

seaborn este o bibliotecă Python de vizualizare a datelor statistice, construită pe baza matplotlib.

Implicit, funcția distplot() din pachetul seaborn creează o histogramă, în care datele sunt grupate în intervale și reprezentate sub formă de bare, și ajustează o estimare a densității kernel (KDE), adică o histogramă netezită. Poți folosi distplot() și pentru a crea un alt tip de grafic numit rugplot, care adaugă marcatori la baza diagramei pentru a indica densitatea observațiilor de-a lungul axei x.

seaborn.distplot(a, bins=None, hist=True, kde=True, rug=False, ...)

În exercițiile anterioare, ai creat un grafic de cuantile care a oferit o imagine destul de detaliată a nivelului venitului pe cap de locuitor în diferite puncte ale distribuției. Acum vei folosi distplot() pentru a vedea imaginea completă!

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

Acest exercițiu face parte din cursul

Importul și gestionarea datelor financiare în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă seaborn ca sns și matplotlib.pyplot ca plt.
Afișează statisticile sumare furnizate de .describe().
Creează și afișează o histogramă de bază a coloanei 'Income per Capita' folosind .distplot().
Creează și afișează un rugplot pe aceleași date, setând argumentele suplimentare bins la 50, kde la False și rug la True.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import seaborn and matplotlib
____
____

# Print the summary statistics for income
print(____.____())

# Plot a basic histogram of income per capita
____

# Show the plot
plt.show()

# Plot a rugplot
sns.distplot(income['Income per Capita'], ____, ____, ____)

# Show the plot
plt.show()

Editează și rulează codul