การแสดงภาพการกระจายรายได้ระหว่างประเทศ

seaborn คือไลบรารีสำหรับการแสดงภาพข้อมูลเชิงสถิติใน Python ซึ่งสร้างขึ้นบนพื้นฐานของ matplotlib

โดยค่าเริ่มต้น ฟังก์ชัน distplot() ใน seaborn จะสร้างฮิสโตแกรม (histogram) ซึ่งจัดกลุ่มข้อมูลเป็นช่วงแล้วแสดงเป็นแท่ง และยังปรับเส้นการประมาณความหนาแน่นเคอร์เนล (kernel density estimation — KDE) หรือฮิสโตแกรมแบบเรียบขึ้นมาด้วย นอกจากนี้ยังสามารถใช้ distplot() เพื่อสร้างกราฟอีกประเภทหนึ่งที่เรียกว่า rugplot ซึ่งเพิ่มเครื่องหมายที่ด้านล่างของกราฟเพื่อแสดงความหนาแน่นของข้อมูลตามแกน x

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

ในแบบฝึกหัดก่อนหน้า คุณได้สร้าง quantile plot ซึ่งให้ภาพที่ค่อนข้างละเอียดของระดับรายได้ต่อหัวในแต่ละจุดของการกระจาย ในแบบฝึกหัดนี้ จะใช้ distplot() เพื่อดูภาพรวมทั้งหมดของการกระจายนั้น

pandas ถูก import ไว้แล้วในชื่อ pd และ DataFrame income จากแบบฝึกหัดก่อนหน้าพร้อมใช้งานใน workspace ของคุณ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การนำเข้าและจัดการข้อมูลทางการเงินใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

Import seaborn เป็น sns และ matplotlib.pyplot เป็น plt
แสดงสถิติสรุปโดยใช้ .describe()
พล็อตและแสดงฮิสโตแกรมพื้นฐานของคอลัมน์ 'Income per Capita' ด้วย .distplot()
สร้างและแสดง rugplot ของข้อมูลชุดเดียวกัน โดยกำหนดอาร์กิวเมนต์เพิ่มเติม ได้แก่ bins เท่ากับ 50, kde เป็น False และ rug เป็น True

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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()

แก้ไขและรันโค้ด