列出全球最贫穷和最富裕的国家
数值型变量的取值是数字。它们可以用集中趋势（即数据集中最具代表性的典型值）和离散程度（即分布的分散范围）来描述。
接下来的几个练习中，您将用这些统计量来探索 'per_capita_income.csv' 数据，其中包含各国家的人均收入均值。要分析全球收入分布，第一步是先查看并熟悉数据。
已将 pandas 以 pd 导入。
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
- 将
'per_capita_income.csv'加载到income中。除文件名外无需其他参数。（请注意这是一个 csv 文件。） - 使用
.info()查看列名和数据类型。 - 使用
.sort_values()，按包含收入信息的列对incomeDataFrame 进行降序排序。 - 使用
.head()显示income的前 5 行，使用.tail()显示后 5 行。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Import the data
income = ____
# Inspect the result
income.info()
# Sort the data by income
income = income.sort_values('Income per Capita', ____)
# Display the first and last five rows
print(income.____())
print(income.____())