Phân phối lạm phát tại China, India và US
Như bạn đã thấy trong video, hàm boxplot() hiển thị các phân vị chính của một phân phối theo từng nhóm danh mục, trong đó y là biến định lượng và x là biến phân loại. Trong thống kê, kiểu biểu đồ này được gọi là box-and-whisker plot (biểu đồ hộp).
Một biểu đồ bổ trợ cho box plot là swarmplot(), vẽ một biểu đồ phân tán theo danh mục hiển thị toàn bộ quan sát theo danh mục mà không chồng lấp; nó nhận các đối số tương tự như boxplot():
seaborn.boxplot(x=None, y=None, data=None, ...)
seaborn.swarmplot(x=None, y=None, data=None, ...)
Trong bài tập cuối cùng này, bạn sẽ so sánh các phân phối lịch sử của tỷ lệ lạm phát theo quốc gia — cụ thể là China, India và US — thay vì theo xu hướng chuỗi thời gian. pandas là pd, matplotlib.pyplot là plt, và seaborn là sns đã được nhập sẵn cho bạn. Dữ liệu lạm phát từ FRED có trong không gian làm việc của bạn với tên inflation.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập và quản lý dữ liệu tài chính bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo và hiển thị boxplot từ dữ liệu
inflationvới'Country'choxvà'Inflation'choy. - Tạo và hiển thị
sns.swarmplot()với cùng các đối số.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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()