Глобальні доходи: розсіювання

Квантиль — це міра розсіювання, що утворюється поділом частотного розподілу датафрейма на рівні групи. Ви можете повернути значення за заданим квантилим q датафрейма df за допомогою команди df.quantile(q); так само, якщо передати список як q, буде повернуто значення для кожного з указаних квантилів.

Тут ви продовжите аналіз глобального розподілу доходів, використовуючи дві міри розсіювання: стандартне відхилення (квадратний корінь із дисперсії) та міжквартильний розмах (IQR).

pandas імпортовано як pd, а датафрейм income з попередньої вправи вже є у вашому робочому просторі.

Ця вправа є частиною курсу

Імпорт і керування фінансовими даними в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використовуючи відповідні функції, обчисліть середнє значення доходу на душу населення як mean і стандартне відхилення як std.
Не використовуючи .quantile(), обчисліть і виведіть верхню та нижню межі інтервалу в одне стандартне відхилення навколо середнього в списку bounds:
- відніміть std від mean як перший елемент
- додайте std до mean як другий елемент
Використовуючи .quantile() і список із двох відповідних десяткових значень, обчисліть і виведіть перший і третій квартилі 'Income per Capita' як quantiles. Чи збігаються значення?
Обчисліть і виведіть IQR, iqr, використовуючи простий вираз віднімання, який ви бачили у відео.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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)

Редагувати та запускати код