In [1]:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
In [2]:
df = pd.read_csv("2016-FCC-New-Coders-Survey-Data.csv")
/usr/local/lib/python3.5/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py:2723: DtypeWarning: Columns (21,57) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False.
interactivity=interactivity, compiler=compiler, result=result)
In [3]:
df
Out[3]:
Age
AttendedBootcamp
BootcampFinish
BootcampFullJobAfter
BootcampLoanYesNo
BootcampMonthsAgo
BootcampName
BootcampPostSalary
BootcampRecommend
ChildrenNumber
...
ResourceSoloLearn
ResourceStackOverflow
ResourceTreehouse
ResourceUdacity
ResourceUdemy
ResourceW3Schools
ResourceYouTube
SchoolDegree
SchoolMajor
StudentDebtOwe
0
28.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
20000.0
1
22.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
NaN
2
19.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
high school diploma or equivalent (GED)
NaN
NaN
3
26.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Cinematography And Film
7000.0
4
20.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
NaN
5
34.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
English
NaN
6
23.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Computer Science
NaN
7
35.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
master's degree (non-professional)
Education
NaN
8
33.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Business Administration
NaN
9
33.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
master's degree (non-professional)
Business Administration
180000.0
10
57.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Computer Science
NaN
11
23.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
NaN
12
47.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
1.0
NaN
NaN
bachelor's degree
Mechanical Engineering
NaN
13
NaN
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Business Administration
12000.0
14
37.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
NaN
15
31.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
professional degree (MBA, MD, JD, etc.)
Math
NaN
16
27.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Economics
NaN
17
29.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Music
NaN
18
30.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Music
NaN
19
30.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
NaN
20
32.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
...
NaN
NaN
NaN
1.0
1.0
NaN
NaN
master's degree (non-professional)
Geology
NaN
21
25.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Computer Science
NaN
22
29.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Computer Science
NaN
23
44.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
1.0
NaN
NaN
bachelor's degree
Political Science
50000.0
24
21.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Computer Science
NaN
25
21.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
40000.0
26
28.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
high school diploma or equivalent (GED)
NaN
NaN
27
28.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2.0
...
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
NaN
trade, technical, or vocational training
NaN
NaN
28
25.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Political Science
NaN
29
35.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
master's degree (non-professional)
Physics
NaN
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
15590
25.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Computer Science
NaN
15591
25.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
professional degree (MBA, MD, JD, etc.)
Computer Systems Networking and Telecommunicat...
NaN
15592
43.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
high school diploma or equivalent (GED)
NaN
NaN
15593
29.0
1.0
0.0
NaN
0.0
NaN
Camp Code Away
NaN
0.0
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Accounting
NaN
15594
36.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2.0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Engineering
NaN
15595
30.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some high school
NaN
NaN
15596
30.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2.0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
high school diploma or equivalent (GED)
NaN
NaN
15597
30.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
professional degree (MBA, MD, JD, etc.)
Law
NaN
15598
28.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
associate's degree
Computer and Information Systems Security
12000.0
15599
37.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
NaN
15600
28.0
1.0
1.0
1.0
0.0
4.0
Epicodus
36000.0
1.0
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Marketing
NaN
15601
25.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
1.0
NaN
NaN
bachelor's degree
Criminal Justice and Safety Studies
NaN
15602
22.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Mathematics
NaN
15603
33.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Computer Science
NaN
15604
35.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
NaN
15605
31.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
high school diploma or equivalent (GED)
NaN
NaN
15606
43.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
3.0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
bachelor's degree
Physics
NaN
15607
25.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
no high school (secondary school)
NaN
NaN
15608
43.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2.0
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
professional degree (MBA, MD, JD, etc.)
Electrical Engineering
NaN
15609
33.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Software Engineering
15000.0
15610
29.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
master's degree (non-professional)
Religious Studies
26000.0
15611
37.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
professional degree (MBA, MD, JD, etc.)
Electrical and Electronics Engineering
NaN
15612
45.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
30000.0
15613
30.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2.0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
trade, technical, or vocational training
NaN
NaN
15614
47.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
trade, technical, or vocational training
NaN
NaN
15615
39.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
bachelor's degree
Chemistry
NaN
15616
27.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Electrical Engineering
NaN
15617
37.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Chemistry
NaN
15618
26.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
master's degree (non-professional)
Math
NaN
15619
22.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Graphic Design
40000.0
15620 rows × 113 columns
In [4]:
df.tail()
Out[4]:
Age
AttendedBootcamp
BootcampFinish
BootcampFullJobAfter
BootcampLoanYesNo
BootcampMonthsAgo
BootcampName
BootcampPostSalary
BootcampRecommend
ChildrenNumber
...
ResourceSoloLearn
ResourceStackOverflow
ResourceTreehouse
ResourceUdacity
ResourceUdemy
ResourceW3Schools
ResourceYouTube
SchoolDegree
SchoolMajor
StudentDebtOwe
15615
39.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
bachelor's degree
Chemistry
NaN
15616
27.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Electrical Engineering
NaN
15617
37.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Chemistry
NaN
15618
26.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
master's degree (non-professional)
Math
NaN
15619
22.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Graphic Design
40000.0
5 rows × 113 columns
In [5]:
df[6:9]
Out[5]:
Age
AttendedBootcamp
BootcampFinish
BootcampFullJobAfter
BootcampLoanYesNo
BootcampMonthsAgo
BootcampName
BootcampPostSalary
BootcampRecommend
ChildrenNumber
...
ResourceSoloLearn
ResourceStackOverflow
ResourceTreehouse
ResourceUdacity
ResourceUdemy
ResourceW3Schools
ResourceYouTube
SchoolDegree
SchoolMajor
StudentDebtOwe
6
23.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Computer Science
NaN
7
35.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
master's degree (non-professional)
Education
NaN
8
33.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Business Administration
NaN
3 rows × 113 columns
In [6]:
df.columns.values
Out[6]:
array(['Age', 'AttendedBootcamp', 'BootcampFinish', 'BootcampFullJobAfter',
'BootcampLoanYesNo', 'BootcampMonthsAgo', 'BootcampName',
'BootcampPostSalary', 'BootcampRecommend', 'ChildrenNumber',
'CityPopulation', 'CodeEventBootcamp', 'CodeEventCoffee',
'CodeEventConferences', 'CodeEventDjangoGirls', 'CodeEventGameJam',
'CodeEventGirlDev', 'CodeEventHackathons', 'CodeEventMeetup',
'CodeEventNodeSchool', 'CodeEventNone', 'CodeEventOther',
'CodeEventRailsBridge', 'CodeEventRailsGirls',
'CodeEventStartUpWknd', 'CodeEventWomenCode', 'CodeEventWorkshop',
'CommuteTime', 'CountryCitizen', 'CountryLive', 'EmploymentField',
'EmploymentFieldOther', 'EmploymentStatus', 'EmploymentStatusOther',
'ExpectedEarning', 'FinanciallySupporting', 'Gender', 'HasChildren',
'HasDebt', 'HasFinancialDependents', 'HasHighSpdInternet',
'HasHomeMortgage', 'HasServedInMilitary', 'HasStudentDebt',
'HomeMortgageOwe', 'HoursLearning', 'ID.x', 'ID.y', 'Income',
'IsEthnicMinority', 'IsReceiveDiabilitiesBenefits', 'IsSoftwareDev',
'IsUnderEmployed', 'JobApplyWhen', 'JobPref', 'JobRelocateYesNo',
'JobRoleInterest', 'JobRoleInterestOther', 'JobWherePref',
'LanguageAtHome', 'MaritalStatus', 'MoneyForLearning',
'MonthsProgramming', 'NetworkID', 'Part1EndTime', 'Part1StartTime',
'Part2EndTime', 'Part2StartTime', 'PodcastChangeLog',
'PodcastCodeNewbie', 'PodcastCodingBlocks', 'PodcastDeveloperTea',
'PodcastDotNetRocks', 'PodcastHanselminutes', 'PodcastJSJabber',
'PodcastJsAir', 'PodcastNone', 'PodcastOther',
'PodcastProgrammingThrowDown', 'PodcastRubyRogues',
'PodcastSEDaily', 'PodcastShopTalk', 'PodcastTalkPython',
'PodcastWebAhead', 'ResourceBlogs', 'ResourceBooks',
'ResourceCodeWars', 'ResourceCodecademy', 'ResourceCoursera',
'ResourceDevTips', 'ResourceEdX', 'ResourceEggHead', 'ResourceFCC',
'ResourceGoogle', 'ResourceHackerRank', 'ResourceKhanAcademy',
'ResourceLynda', 'ResourceMDN', 'ResourceOdinProj', 'ResourceOther',
'ResourcePluralSight', 'ResourceReddit', 'ResourceSkillCrush',
'ResourceSoloLearn', 'ResourceStackOverflow', 'ResourceTreehouse',
'ResourceUdacity', 'ResourceUdemy', 'ResourceW3Schools',
'ResourceYouTube', 'SchoolDegree', 'SchoolMajor', 'StudentDebtOwe'], dtype=object)
In [7]:
df.describe()
/Users/sz2472/.virtualenvs/pandas/lib/python3.5/site-packages/numpy/lib/function_base.py:3823: RuntimeWarning: Invalid value encountered in percentile
RuntimeWarning)
Out[7]:
Age
AttendedBootcamp
BootcampFinish
BootcampFullJobAfter
BootcampLoanYesNo
BootcampMonthsAgo
BootcampPostSalary
BootcampRecommend
ChildrenNumber
CodeEventBootcamp
...
ResourceReddit
ResourceSkillCrush
ResourceSoloLearn
ResourceStackOverflow
ResourceTreehouse
ResourceUdacity
ResourceUdemy
ResourceW3Schools
ResourceYouTube
StudentDebtOwe
count
13613.000000
15380.000000
933.000000
635.000000
934.000000
631.000000
330.000000
937.000000
2554.000000
42.0
...
29.0
36.0
30.0
191.0
422.0
3306.0
4130.0
121.0
121.0
3514.000000
mean
29.175421
0.061964
0.689175
0.584252
0.332976
9.055468
63740.506061
0.785486
1.896241
1.0
...
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
34556.143711
std
9.017716
0.241097
0.463080
0.493239
0.471531
12.968035
26347.200265
0.410704
1.115975
0.0
...
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
54423.139781
min
10.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
0.000000
6000.000000
0.000000
0.000000
1.0
...
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
0.000000
25%
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
50%
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
75%
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
max
86.000000
1.000000
1.000000
1.000000
1.000000
220.000000
200000.000000
1.000000
18.000000
1.0
...
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
1000000.000000
8 rows × 85 columns
In [8]:
df['Age'].describe()
/Users/sz2472/.virtualenvs/pandas/lib/python3.5/site-packages/numpy/lib/function_base.py:3823: RuntimeWarning: Invalid value encountered in percentile
RuntimeWarning)
Out[8]:
count 13613.000000
mean 29.175421
std 9.017716
min 10.000000
25% NaN
50% NaN
75% NaN
max 86.000000
Name: Age, dtype: float64
In [9]:
df.groupby('Gender')['Income'].describe()
/Users/sz2472/.virtualenvs/pandas/lib/python3.5/site-packages/numpy/lib/function_base.py:3823: RuntimeWarning: Invalid value encountered in percentile
RuntimeWarning)
Out[9]:
Gender
agender count 14.000000
mean 25035.714286
std 23329.136854
min 6000.000000
25% NaN
50% NaN
75% NaN
max 100000.000000
female count 1429.000000
mean 42982.739678
std 29822.084583
min 6000.000000
25% NaN
50% NaN
75% NaN
max 200000.000000
genderqueer count 37.000000
mean 36306.270270
std 27917.346046
min 6000.000000
25% NaN
50% NaN
75% NaN
max 150000.000000
male count 5815.000000
mean 45520.715391
std 36918.883898
min 6000.000000
25% NaN
50% NaN
75% NaN
max 200000.000000
trans count 21.000000
mean 37714.285714
std 25820.811097
min 9000.000000
25% NaN
50% NaN
75% NaN
max 114000.000000
Name: Income, dtype: float64
In [10]:
df['Income'].describe()
/Users/sz2472/.virtualenvs/pandas/lib/python3.5/site-packages/numpy/lib/function_base.py:3823: RuntimeWarning: Invalid value encountered in percentile
RuntimeWarning)
Out[10]:
count 7329.000000
mean 44930.010506
std 35582.783216
min 6000.000000
25% NaN
50% NaN
75% NaN
max 200000.000000
Name: Income, dtype: float64
In [11]:
df['SchoolMajor'].value_counts()
Out[11]:
Computer Science 1387
Information Technology 408
Business Administration 284
Economics 252
Electrical Engineering 220
English 204
Psychology 187
Electrical and Electronics Engineering 164
Software Engineering 159
Liberal Arts 157
Engineering 148
Computer Programming 147
Mechanical Engineering 141
Physics 132
Political Science 131
Graphic Design 129
Information Systems 119
History 118
Biology 115
Finance 114
Mathematics 108
Communications 103
Computer Software Engineering 103
Math 101
Accounting 101
Philosophy 96
Business Administration and Management 83
Computer and Information Studies 80
Linguistics 78
Music 77
...
Intellectual Property Law 1
Natural Resources Conservation 1
Agricultural Economics 1
Surveying Technician 1
Construction Engineering Technician 1
Fashion and Apparel Merchandising 1
Property Management 1
Bookkeeping 1
Criminal Justice and Safety Studies 1
History Teacher Education 1
Welding Engineering Technician 1
Community Health and Preventive Medicine 1
Meteorology 1
Baking and Pastry Arts 1
Medical Insurance Billing and Claims 1
Aerospace Engineering Technician 1
Horticultural Sciences 1
European and Russian Studies 1
Sheet Metal Technology 1
Health and Physical Fitness Education 1
Intelligence 1
Traditional Chinese Medicine 1
Fire Science and Fire Fighting 1
Education of Individuals with Impairments and Disabilities 1
Music History and Literature 1
Respiratory Care Therapy 1
Aviation Management and Operations 1
Radio and Television Broadcasting Technician 1
Equine Studies 1
Police and Criminal Science 1
Name: SchoolMajor, dtype: int64
In [12]:
df['SchoolDegree'].value_counts()
Out[12]:
bachelor's degree 5644
some college credit, no degree 2268
master's degree (non-professional) 1445
high school diploma or equivalent (GED) 1356
some high school 764
professional degree (MBA, MD, JD, etc.) 692
associate's degree 649
trade, technical, or vocational training 443
no high school (secondary school) 258
Ph.D. 160
Name: SchoolDegree, dtype: int64
In [13]:
df.sort_values(by='StudentDebtOwe', ascending=False).head()
Out[13]:
Age
AttendedBootcamp
BootcampFinish
BootcampFullJobAfter
BootcampLoanYesNo
BootcampMonthsAgo
BootcampName
BootcampPostSalary
BootcampRecommend
ChildrenNumber
...
ResourceSoloLearn
ResourceStackOverflow
ResourceTreehouse
ResourceUdacity
ResourceUdemy
ResourceW3Schools
ResourceYouTube
SchoolDegree
SchoolMajor
StudentDebtOwe
5475
NaN
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
0.0
...
NaN
NaN
NaN
1.0
1.0
NaN
NaN
Ph.D.
Painting
1000000.0
12823
23.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
1.0
NaN
NaN
high school diploma or equivalent (GED)
NaN
1000000.0
6570
27.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Film and Video Studies
999999.0
14308
26.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
999999.0
7228
33.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
professional degree (MBA, MD, JD, etc.)
Physics
800000.0
5 rows × 113 columns
In [14]:
df[(df['BootcampFullJobAfter']==1) & (df['BootcampLoanYesNo']==1)].head()
Out[14]:
Age
AttendedBootcamp
BootcampFinish
BootcampFullJobAfter
BootcampLoanYesNo
BootcampMonthsAgo
BootcampName
BootcampPostSalary
BootcampRecommend
ChildrenNumber
...
ResourceSoloLearn
ResourceStackOverflow
ResourceTreehouse
ResourceUdacity
ResourceUdemy
ResourceW3Schools
ResourceYouTube
SchoolDegree
SchoolMajor
StudentDebtOwe
130
41.0
1.0
1.0
1.0
1.0
11.0
Coder Foundry
75000.0
1.0
3.0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
8000.0
272
38.0
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
DevMountain
50000.0
1.0
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Structural Engineering
NaN
273
35.0
1.0
1.0
1.0
1.0
8.0
The Iron Yard
60000.0
1.0
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Public Administration
15000.0
505
28.0
1.0
1.0
1.0
1.0
5.0
Free Code Camp is not a bootcamp - please scro...
50000.0
1.0
1.0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
30000.0
1442
NaN
1.0
1.0
1.0
1.0
1.0
Hack Reactor
87000.0
1.0
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
5 rows × 113 columns
In [15]:
df[(df['IsEthnicMinority']==1)& (df['CountryCitizen']=='United States of America')]
Out[15]:
Age
AttendedBootcamp
BootcampFinish
BootcampFullJobAfter
BootcampLoanYesNo
BootcampMonthsAgo
BootcampName
BootcampPostSalary
BootcampRecommend
ChildrenNumber
...
ResourceSoloLearn
ResourceStackOverflow
ResourceTreehouse
ResourceUdacity
ResourceUdemy
ResourceW3Schools
ResourceYouTube
SchoolDegree
SchoolMajor
StudentDebtOwe
4
20.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
NaN
13
NaN
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Business Administration
12000.0
16
27.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Economics
NaN
20
32.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
...
NaN
NaN
NaN
1.0
1.0
NaN
NaN
master's degree (non-professional)
Geology
NaN
25
21.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
40000.0
28
25.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Political Science
NaN
30
24.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
NaN
34
33.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
English
44000.0
49
20.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
1.0
NaN
NaN
high school diploma or equivalent (GED)
NaN
NaN
66
25.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Economics
NaN
67
27.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
1.0
NaN
NaN
associate's degree
Business Administration
NaN
71
37.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
50000.0
77
36.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
master's degree (non-professional)
Computer Science
NaN
82
32.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Electrical Engineering
NaN
93
32.0
1.0
1.0
0.0
0.0
8.0
Codify Academy
NaN
0.0
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Biology
NaN
96
23.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
7000.0
99
25.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Anthropology
20000.0
101
31.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Liberal Arts
NaN
103
19.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
1.0
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
NaN
110
26.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Biology
11400.0
129
24.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Communications
NaN
133
22.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Information Technology
NaN
138
22.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
associate's degree
Electrical Engineering
NaN
147
34.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
18000.0
152
29.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
high school diploma or equivalent (GED)
NaN
NaN
170
29.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
NaN
professional degree (MBA, MD, JD, etc.)
Economics
115000.0
176
26.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Industrial Design
30000.0
177
19.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
NaN
181
27.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
master's degree (non-professional)
Finance
NaN
199
22.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
2000.0
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
15160
22.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
high school diploma or equivalent (GED)
NaN
NaN
15177
36.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Anthropology
40000.0
15179
28.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Computer Graphics
60000.0
15180
18.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
15000.0
15186
21.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
NaN
15189
22.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
high school diploma or equivalent (GED)
NaN
NaN
15193
20.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
high school diploma or equivalent (GED)
NaN
NaN
15195
19.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
high school diploma or equivalent (GED)
NaN
NaN
15221
25.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
60000.0
15241
23.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Biomedical Engineering
50000.0
15261
23.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
15000.0
15279
19.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
1.0
NaN
NaN
bachelor's degree
Computer Science
69000.0
15291
18.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
high school diploma or equivalent (GED)
NaN
NaN
15305
25.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
30000.0
15307
21.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some high school
NaN
NaN
15324
21.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
NaN
15356
30.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
26000.0
15362
25.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
associate's degree
General Studies
NaN
15368
19.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
high school diploma or equivalent (GED)
NaN
NaN
15370
25.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
25000.0
15503
40.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Information Systems
50000.0
15505
26.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
NaN
15513
19.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
some college credit, no degree
NaN
20000.0
15514
23.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
1.0
1.0
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Math
35000.0
15515
22.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Psychology
55000.0
15563
38.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
bachelor's degree
Physics
NaN
15569
35.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2.0
...
NaN
1.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Computer Science
3000.0
15572
48.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
2.0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Art History
12000.0
15601
25.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1.0
1.0
NaN
NaN
bachelor's degree
Criminal Justice and Safety Studies
NaN
15614
47.0
0.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
trade, technical, or vocational training
NaN
NaN
1815 rows × 113 columns
In [16]:
df.groupby('CountryCitizen')['Income'].sum().sort_values(ascending=False)
Out[16]:
CountryCitizen
United States of America 194609044.0
India 18026086.0
United Kingdom 13838710.0
Canada 13017128.0
Australia 6241505.0
Brazil 5003055.0
Russia 3884165.0
Germany 3622212.0
Ukraine 3286720.0
Netherlands (Holland, Europe) 2582216.0
France 2444481.0
Romania 2411659.0
Poland 2316574.0
Mexico 2314810.0
Spain 2291985.0
Philippines 2214142.0
Venezuela 2105128.0
South Africa 2092398.0
Nigeria 1929112.0
Italy 1916690.0
Portugal 1668800.0
Ireland 1531500.0
Sweden 1343583.0
New Zealand 1147653.0
Colombia 1123315.0
Indonesia 1076398.0
Serbia 1076200.0
Norway 1070550.0
China 1055800.0
Turkey 1018000.0
...
Togo 14400.0
Cape Verde 14000.0
Martinique 14000.0
Dominica 9600.0
Angola NaN
Antigua & Barbuda NaN
Armenia NaN
Bermuda NaN
Congo NaN
Eritrea NaN
Grenada NaN
Guam NaN
Hawaii NaN
Korea North NaN
Kuwait NaN
Lesotho NaN
Libya NaN
Madagascar NaN
Mauritius NaN
Myanmar NaN
Nambia NaN
Netherland Antilles NaN
Nicaragua NaN
Palestine NaN
Republic of Montenegro NaN
Rwanda NaN
Somalia NaN
Tanzania NaN
United Arab Emirates NaN
Zambia NaN
Name: Income, dtype: float64
In [17]:
df['BootcampMonthsAgo'].value_counts()
Out[17]:
1.0 77
3.0 64
12.0 48
2.0 43
4.0 42
6.0 42
5.0 36
0.0 29
24.0 27
8.0 27
7.0 26
9.0 23
18.0 21
15.0 18
14.0 15
10.0 15
11.0 14
20.0 12
16.0 8
21.0 6
13.0 6
22.0 4
19.0 4
27.0 4
17.0 4
23.0 3
28.0 2
30.0 2
26.0 1
156.0 1
32.0 1
36.0 1
37.0 1
42.0 1
50.0 1
72.0 1
220.0 1
Name: BootcampMonthsAgo, dtype: int64
In [18]:
df[(df['EmploymentStatus']== 'Employed for wages')& (df['BootcampMonthsAgo'] <=4)].head()
Out[18]:
Age
AttendedBootcamp
BootcampFinish
BootcampFullJobAfter
BootcampLoanYesNo
BootcampMonthsAgo
BootcampName
BootcampPostSalary
BootcampRecommend
ChildrenNumber
...
ResourceSoloLearn
ResourceStackOverflow
ResourceTreehouse
ResourceUdacity
ResourceUdemy
ResourceW3Schools
ResourceYouTube
SchoolDegree
SchoolMajor
StudentDebtOwe
97
26.0
1.0
1.0
1.0
0.0
3.0
DaVinci Coders
45000.0
0.0
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
1.0
NaN
NaN
master's degree (non-professional)
Music
80000.0
272
38.0
1.0
1.0
1.0
1.0
2.0
DevMountain
50000.0
1.0
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Structural Engineering
NaN
1803
35.0
1.0
1.0
1.0
0.0
3.0
General Assembly
41600.0
1.0
1.0
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Liberal Arts
NaN
1866
44.0
1.0
1.0
0.0
0.0
3.0
Code Fellows
NaN
1.0
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
trade, technical, or vocational training
NaN
NaN
1913
28.0
1.0
1.0
0.0
0.0
1.0
The Firehose Project
NaN
0.0
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
bachelor's degree
Information Technology
NaN
5 rows × 113 columns
In [19]:
df['Age'].hist()
Out[19]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10cae72b0>
In [20]:
plt.style.available
Out[20]:
['seaborn-muted',
'seaborn-whitegrid',
'seaborn-pastel',
'seaborn-darkgrid',
'seaborn-dark',
'seaborn-colorblind',
'seaborn-dark-palette',
'seaborn-paper',
'seaborn-ticks',
'grayscale',
'seaborn-poster',
'dark_background',
'seaborn-deep',
'seaborn-talk',
'fivethirtyeight',
'seaborn-bright',
'classic',
'ggplot',
'seaborn-white',
'seaborn-notebook',
'bmh']
In [40]:
plt.style.use('fivethirtyeight')
In [41]:
df['Age'].hist()
Out[41]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x119f8d240>
In [23]:
df['Age'].hist(bins=20, xlabelsize=10, ylabelsize=10, range=(0,50))
Out[23]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10da676a0>
In [42]:
plt.style.use('fivethirtyeight')
df['StudentDebtOwe'].head(10).plot(kind='bar')
Out[42]:
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x12c97b780>
In [ ]:
In [ ]:
Content source: sz2472/foundations-homework
Similar notebooks: