Küresel gelirler: Dağılım

Bir kantil, bir DataFrame’in frekans dağılımını eşit gruplara ayırarak oluşturulan bir dağılım ölçüsüdür. Bir DataFrame df için verilen kantil q değerindeki değeri df.quantile(q) komutuyla döndürebilirsin; benzer şekilde, q olarak bir liste verdiğinde her bir kantil için bir değer döner.

Burada, küresel gelir dağılımı analizine iki dağılım ölçüsüyle devam edeceksin: standart sapma (varyansın karekökü) ve interçeyrek aralığı (IQR).

pandas pd olarak içe aktarılmıştır ve önceki egzersizdeki income DataFrame’i çalışma alanında hazır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Finansal Verileri İçe Aktarma ve Yönetme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Uygun fonksiyonları kullanarak kişi başına gelirin ortalamasını mean ve standart sapmasını std olarak hesapla.
.quantile() kullanmadan, ortalamanın etrafında bir standart sapmalık aralığın alt ve üst sınırlarını bir bounds listesinde hesapla ve yazdır:
- ilk eleman olarak mean'den std çıkar
- ikinci eleman olarak mean ile std topla
.quantile() ve iki uygun ondalık değerden oluşan bir liste kullanarak 'Income per Capita' için birinci ve üçüncü çeyrekleri quantiles olarak hesapla ve yazdır. Değerler örtüşüyor mu?
Videoda öğrendiğin basit çıkarma ifadesini kullanarak İKO’yu (IQR) iqr olarak hesapla ve yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Calculate mean
mean = ____

# Calculate standard deviation
std = income['Income per Capita'].std()

# Calculate and print lower and upper bounds
bounds = [____, ____]
print(bounds)

# Calculate and print first and third quartiles
quantiles = income['Income per Capita'].____([____, ____])
print(quantiles)

# Calculate and print IQR
iqr = ____ - ____
print(iqr)

Kodu Düzenle ve Çalıştır