中国、印度和美国的通胀率分布
正如您在视频中所见，boxplot() 函数会按类别展示分布的关键分位数，其中 y 表示定量变量，x 表示分类变量。在统计学中，这种图称为 箱形图（箱线图）。
与箱形图互补的是 swarmplot()，它绘制分类散点图，显示所有分类观测且不重叠；它的参数与 boxplot() 类似：
seaborn.boxplot(x=None, y=None, data=None, ...)
seaborn.swarmplot(x=None, y=None, data=None, ...)
在本章最后一个练习中，您将按国家（具体为中国、印度和美国）比较通胀率的历史分布，而不是按时间序列趋势。已为您导入 pandas 为 pd、matplotlib.pyplot 为 plt、seaborn 为 sns。FRED 的通胀数据已作为 inflation 放在您的工作区中。
本练习是课程的一部分
在 Python 中导入与管理金融数据
练习说明
- 使用
'Country'作为x，'Inflation'作为y，对inflation数据创建并显示箱形图。 - 使用相同的参数创建并显示
sns.swarmplot()。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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()