श्रेणी के अनुसार वितरण seaborn के साथ

Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना

Stefan Jansen

Instructor

श्रेणी के अनुसार वितरण

पिछला भाग: सारांश आँकड़े
ऑब्ज़र्वेशंस की संख्या, प्रति श्रेणी औसत
अब: तुलना आसान करने के लिए, किसी वैरिएबल का वितरण किसी श्रेणीबद्ध वैरिएबल के स्तरों पर दिखाएँ
उदाहरण: सेक्टर या IPO वर्ष के अनुसार Market Cap का वितरण
सारांश आँकड़ों से अधिक विवरण

डेटा साफ़ करें: आउट्लायर्स हटाना

nasdaq = pd.read_excel('listings.xlsx', sheet_name='nasdaq', 
                        na_values='n/a')
nasdaq['market_cap_m'] = nasdaq['Market Capitalization'].div(1e6)

nasdaq = nasdaq[nasdaq.market_cap_m > 0] # Active companies only

outliers = nasdaq.market_cap_m.quantile(.9) # Outlier threshold

nasdaq = nasdaq[nasdaq.market_cap_m < outliers] # Remove outliers

बॉक्सप्लॉट: क्वार्टाइल्स और आउट्लायर्स

import seaborn as sns
sns.boxplot(x='Sector', y='market_cap_m', data=nasdaq)
plt.xticks(rotation=75);

क्वार्टाइल्स.png

एक रूपांतर: SwarmPlot

sns.swarmplot(x='Sector', y='market_cap_m', data=nasdaq)
plt.xticks(rotation=75)
plt.show()

स्वॉर्मप्लॉट.png

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