Çin, Hindistan ve ABD'de enflasyon oranlarının dağılımı
Videoda gördüğün gibi, boxplot() fonksiyonu, bir dağılımın temel çeyreklerini kategorilere göre gösterir; burada y sayısal bir değişkeni, x ise kategorik bir değişkeni temsil eder. İstatistikte bu tür görselleştirmeye kutu-bıyık grafiği denir.
Kutu grafiğine tamamlayıcı olarak swarmplot() kullanabilirsin; bu fonksiyon çakışma olmadan tüm kategorik gözlemleri gösteren bir kategorik saçılım grafiği çizer ve boxplot() ile benzer argümanlar alır:
seaborn.boxplot(x=None, y=None, data=None, ...)
seaborn.swarmplot(x=None, y=None, data=None, ...)
Bu son egzersizde, zaman serisi eğilimleri yerine ülkeler bazında — özellikle Çin, Hindistan ve ABD — enflasyon oranlarının tarihsel dağılımlarını karşılaştıracaksın. pandas pd olarak, matplotlib.pyplot plt olarak ve seaborn sns olarak senin için içe aktarıldı. FRED enflasyon verileri çalışma alanında inflation olarak bulunuyor.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Finansal Verileri İçe Aktarma ve Yönetme
Egzersiz talimatları
xiçin'Country',yiçin'Inflation'kullanarakinflationverilerinin bir kutu grafiğini oluştur ve göster.- Aynı argümanlarla
sns.swarmplot()oluştur ve göster.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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()