Візуалізація меж похибки з часом

У цій вправі ви проаналізуєте зміну цін на житло у Філадельфії, штат Пенсильванія, використовуючи лінійний графік із смужками похибки. Дані взято з ACS 1-year sample Table B25077. Оцінки та межі похибки для кожного року з 2011 по 2017 були завантажені та об'єднані в датафрейм pandas під назвою philly. Змінні таблиці ACS для оцінки та межі похибки перейменовано відповідно на median_home_value і median_home_value_moe. (Перегляньте датафрейм у консолі.)

pandas імпортовано як pd.

Ця вправа є частиною курсу

Аналіз даних перепису США в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Імпортуйте matplotlib.pyplot з псевдонімом plt
Створіть стовпець rmoe (для Relative MOE медіанної вартості житла) як 100 помножене на стовпець межі похибки, поділене на стовпець оцінки
Виконайте print датафрейму, щоб перевірити значення Relative MOE
Створіть графік із смужками похибки: першим аргументом задайте "year"; другим — назву стовпця з медіанною вартістю житла; параметр yerr встановіть на стовпець MOE для медіанної вартості житла; нарешті, аргумент data встановіть як датафрейм philly

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import graphics packages
import seaborn as sns
sns.set()
____

# Calculate and inspect Relative Margin of Error
philly["rmoe"] = ____
____

# Create line plot with error bars of 90% MOE
plt.errorbar(____, ____, yerr = ____, data = ____)
plt.show()

Редагувати та запускати код