Inflační trendy v Číně, Indii a USA

Balíček seaborn obsahuje funkce, které ti umožní vizualizovat rozložení hodnot kategorických proměnných.

V následujících dvou cvičeních prozkoumáš historická data o inflaci v Číně, Indii a USA za posledních 50+ let ze zdroje FRED. Než se pustíš do používání funkcí, které jsi se právě naučil/a, nejdřív se důkladně podívej na samotná data. Knihovny pandas jako pd, matplotlib.pyplot jako plt a seaborn jako sns jsou už naimportované. Inflační data z FREDu jsou v tvém pracovním prostředí uložená jako inflation.

Toto cvičení je součástí kurzu

Importing and Managing Financial Data in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Prozkoumej inflation pomocí .info().
Seskup inflation podle 'Country' a výsledek ulož do inflation_by_country.
V cyklu for iteruj přes dvojice country, data vrácené proměnnou inflation_by_country. V každé iteraci zavolej .plot() na data s parametrem title nastaveným na country, aby se zobrazila historická časová řada.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Inspect the inflation data
inflation.____()

# Create inflation_by_country
inflation_by_country = inflation.____(____)

# Iterate over inflation_by_country and plot the inflation time series per country
for country, data in inflation_by_country:
    # Plot the data
    data.____(____=____)
    # Show the plot
    plt.show()

Upravit a spustit kód