문제

국가지표 분석

(world_indexes.csv 다운 후 진행)

주어진 데이터에는 여러 가지 지표가 column에 포함되어 있습니다.

• 기대 수명: 'Life expectancy at birth- years'
• 인터넷 사용자 비율: 'Internet users percentage of population 2014'
• 숲 면적 비율: 'Forest area percentage of total land area 2012'
• 탄소 배출 증가율: 'Carbon dioxide emissionsAverage annual growth'
  다음 중 가장 연관성이 깊은 지표를 찾아보세요.

1
기대 수명 - 인터넷 사용자 비율

2
숲 면적 비율 - 탄소 배출 증가율

3
인터넷 사용자 비율 - 숲 면적 비율

4
기대 수명 - 탄소 배출 증가율

5
기대 수명 - 숲 면적 비율

답안 (1번)

연관이 가장 높은것은 1번이다.

1.

df.plot(kind='scatter', x='Life expectancy at birth- years', y='Internet users percentage of population 2014')

2.

df.plot(kind='scatter', x= 'Forest area percentage of total land area 2012', y='Carbon dioxide emissionsAverage annual growth')

3.

df.plot(kind='scatter', x= 'Internet users percentage of population 2014', y='Forest area percentage of total land area 2012')

4.

df.plot(kind='scatter', x=  'Life expectancy at birth- years', y='Carbon dioxide emissionsAverage annual growth')

5.

df.plot(kind='scatter', x=  'Life expectancy at birth- years', y='Forest area percentage of total land area 2012')