चीन, भारत और US में महँगाई के ट्रेंड
अंत में, seaborn पैकेज में ऐसे फंक्शन होते हैं जो आपको श्रेणीबद्ध वैरिएबल्स के स्तरों के वितरण को विज़ुअलाइज़ करने देते हैं.
अगले दो अभ्यासों में, आप पिछले 50+ वर्षों में FRED के डेटा से चीन, भारत और US की ऐतिहासिक महँगाई के आँकड़ों का परीक्षण करेंगे. जिन फंक्शनों को आपने अभी सीखा है, उन पर जाने से पहले, कच्चे डेटा से परिचित हो लीजिए. pandas को pd के रूप में, matplotlib.pyplot को plt के रूप में, और seaborn को sns के रूप में आपके लिए इम्पोर्ट किया गया है. FRED का महँगाई डेटा आपके वर्कस्पेस में inflation नाम से मौजूद है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना
अभ्यास निर्देश
.info()का उपयोग करकेinflationको जाँचें.inflationको'Country'के आधार पर group करें औरinflation_by_countryको असाइन करें.- एक for लूप में,
inflation_by_countryसे मिलने वालेcountry,dataपेयर्स पर इटरेट करें. हर इटरेशन में,dataपर.plot()उपयोग करें औरtitleकोcountryसेट करें ताकि ऐतिहासिक टाइम सीरीज़ दिखाई दे.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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()