Список беднейших и богатейших стран мира

Значения числовых переменных являются числами. Их можно описать с помощью показателей центральной тенденции — наиболее типичного значения в наборе данных — и дисперсии, отражающей разброс распределения.

В следующих нескольких упражнениях вы будете использовать эти статистические показатели для изучения данных из файла 'per_capita_income.csv', который содержит сведения о среднем доходе на душу населения по странам мира. Первый шаг в анализе глобального распределения доходов — ознакомиться с данными и изучить их структуру.

pandas импортирован как pd.

Это упражнение является частью курса

Импорт и управление финансовыми данными в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Загрузите файл 'per_capita_income.csv' в переменную income. Дополнительные аргументы, кроме имени файла, не нужны. (Обратите внимание: это CSV-файл.)
Проверьте названия столбцов и типы данных с помощью .info().
С помощью .sort_values() отсортируйте DataFrame income по столбцу с данными о доходах в порядке убывания.
Выведите первые пять строк income с помощью .head() и последние пять строк — с помощью .tail().

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Import the data
income = ____

# Inspect the result
income.info()

# Sort the data by income
income = income.sort_values('Income per Capita', ____)

# Display the first and last five rows
print(income.____())
print(income.____())

Редактировать и запускать код