1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Importing and Managing Financial Data in Python
Connected

cvičení

Tempa růstu v Brazílii, Číně a USA

Teď je čas rozšířit analýzu za hranice absolutních hodnot mezinárodního příjmu na hlavu a zaměřit se na tempa růstu. Soubor 'income_growth.csv' obsahuje tempa růstu příjmu na hlavu za posledních 40 let pro Brazílii, Čínu a USA.

Distribuci historických temp růstu pro každou zemi zobrazíš ve stejném grafu pomocí KDE grafu, který usnadní vizuální porovnání rozsahu růstu, jež tyto trhy za dané období zažily.

Od tohoto místa v kurzu dál bys měl/a vždy prozkoumat jakýkoli DataFrame pomocí .info() v konzoli, i když to není v pokynech výslovně uvedeno. Knihovny pandas jako pd, seaborn jako sns a matplotlib.pyplot jako plt jsou už naimportované.

Pokyny

100 XP
  • Načti soubor 'income_growth.csv' do proměnné growth. Sloupec 'DATE' naparsuj jako dtype datetime64 a nastav ho jako index.
  • Prozkoumej souhrnnou statistiku těchto tří temp růstu pomocí odpovídající funkce.
  • Iteruj přes atribut growth.columns v cyklu for, abys získal/a jejich popisky. Většina kódu je již připravena.
    • V každé iteraci funkce distplot() předej iterační proměnnou column pro výběr příslušného sloupce, nastav klíčové slovo hist na False a label na column.
    • Zobraz výsledek.