Распределение уровней инфляции в Китае, Индии и США
Как вы видели в видео, функция boxplot() отображает ключевые квантили распределения в разрезе категорий: y — это количественная переменная, а x — категориальная. В статистике такой вид графика называется ящиком с усами (box-and-whisker plot).
Дополнением к ящичной диаграмме служит swarmplot() — категориальный точечный график, на котором все наблюдения отображаются без перекрытия. Функция принимает аналогичные аргументы:
seaborn.boxplot(x=None, y=None, data=None, ...)
seaborn.swarmplot(x=None, y=None, data=None, ...)
В этом финальном упражнении вы сравните исторические распределения уровней инфляции по странам — Китаю, Индии и США — вместо анализа временны́х трендов. Библиотеки pandas (как pd), matplotlib.pyplot (как plt) и seaborn (как sns) уже импортированы. Данные об инфляции из FRED доступны в вашем рабочем пространстве под именем inflation.
Это упражнение является частью курса
Импорт и управление финансовыми данными в Python
Инструкции к упражнению
- Постройте и отобразите ящичную диаграмму данных
inflation, указав'Country'дляxи'Inflation'дляy. - Постройте и отобразите
sns.swarmplot()с теми же аргументами.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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()