<jupyter_start><jupyter_text>Assignment 1행복 지수를 1점 간격으로 두고 다음과 같은 **Histogram**을 작성 해 주세요.행복 지수의 키 값은 "Ladder score" 입니다.<jupyter_code>s=df["Ladder score"]
plt.hist(s,[i for i in range(2,10)])
plt.xlabel("score")
plt.ylabel("count")
plt.title("Happiniess Score")
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Assignment 2행복 지수를 y축으로, GDP를 x축으로 하여, scatter 한 값을 한 번 입력 해 보세요.<jupyter_code>x=df["Logged GDP per capita"]
y=df["Ladder score"]
plt.scatter(x,y,
           color='blue'
           )
plt.title("Happiniess Score per GDP")
plt.ylabel("score")
plt.xlabel("GDP")
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Assignment 3행복지수 상위 10개, 하위 10개를 선택 후, 각각의 Social support, Logged GDP per capita, Freedom to make life choices 의 평균을 구해서 꺾은 선 그래프로 나타내세요.<jupyter_code>df2=df.sort_values(by="Ladder score", ascending=False)
df2["Social support"]=df2["Social support"]*10
df2["Freedom to make life choices"]=df2["Freedom to make life choices"]*10

Happy=df2.head(10).loc[:,["Social support","Logged GDP per capita","Freedom to make life choices"]].mean()
Unhappy=df2.tail(10).loc[:,["Social support","Logged GDP per capita","Freedom to make life choices"]].mean()
x = ['Social','GDP Attribute','Freedom']

x_axis = np.arange(len(x))
plt.xticks(x_axis,x)

plt.ylabel("score")
plt.title("Happy Country and Unhappy Country")

plt.bar(x_axis - 0.2,Happy,width=0.3,color='Green',align='center',label="Happy")
plt.bar(x_axis + 0.2,Unhappy,width=0.3,color='Blue',align='center',label="Unhappy")
#plt.legend(loc=1) 계속 TypeError 'int' object is not callable이라 떠서 삭제했습니다.
plt.show()<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.1654275092936803, 'fraction_numerical': 0.02168525402726146, 'mean_word_length': 6.764423076923077, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 13, '<?xml version=': 0, '>': 13, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '3', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '210040', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 759, 'n_tokens_neox': 770, 'n_words': 142, 'path': 'assignments/yoongja/03.ipynb', 'repo_name': 'yoongja/2021-1-Data-Science', 'size': '1614'}