AIM_PIbd-31_LyovUshkinaA.A/lab_1/lab1.ipynb

In [ ]:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv("C://Users//annal//aim//static//csv//Forbes_Billionaires.csv")
print(df.columns)

Index(['Rank ', 'Name', 'Networth', 'Age', 'Country', 'Source', 'Industry'], dtype='object')

Диаграмма №1 - круговая¶

Эта диаграмма показывает, в каких областях достигли успеха миллиардеры. Благодаря этой диаграмме, можно выяснить, в какой области больше всего(или меньше всего) миллиардеров. По этой диаграмме видно, что в сфере финансов и инвестиций наибольший процент миллиардеров, в то время как наименьшего успеха люди достигли в сфере азартных игр и казино¶

In [15]:

ind_counts = df['Industry'].value_counts()
plt.figure(figsize=(16, 16))
plt.pie(ind_counts, labels=ind_counts.index, autopct='%1.1f%%', startangle=140, colors=plt.cm.Paired.colors)
plt.title('Распределение миллиардеров по областям')

Out[15]:

Text(0.5, 1.0, 'Распределение миллиардеров по областям')

Диаграмма №2 - Столбчатая диаграмма¶

Эта диаграмма показывает топ-20 стран с самыми богатыми миллиардерами, а так же количеством миллиардеров в каждой стране.Эта диаграмма позволяет определить лидера среди стран по количеству богатейших людей мира. Итак, диаграмма показывает, что в США наибольшее число миллиардеров среди 20 лучших стран.¶

In [26]:

country_counts = df['Country'].value_counts()
top50 = country_counts.head(20)
country_bars = top50.plot(kind='bar', color = 'green')
country_bars.set_ylabel('Колисчество миллиардеров')
country_bars.set_title('Топ-20 стран с богатейшими из миллиардеров')
country_bars.set_xlabel('Страна')

Out[26]:

Text(0.5, 0, 'Страна')

Диаграмма №3 - Диаграмма рассеяния¶

Данная диаграмма предназначена для поиска закономерности между возрастом и суммой состояния миллиардеров. На данной диаграмме видно, что сумма состояния увеличивается с возрастом, однако существуют единичные случаи, выбивающиеся из общей тенденции.¶

In [37]:

plt.figure(figsize=(11,11))
plt.scatter(df['Age'], df['Networth'])
plt.title('Зависимость суммы состояния от возраста')
plt.xlabel('Возраст')
plt.ylabel('Сумма состояния')

Out[37]:

Text(0, 0.5, 'Сумма состояния')