ब्राज़ील, चीन और US में ग्रोथ रेट्स
अब समय है कि आप अंतरराष्ट्रीय प्रति व्यक्ति आय के स्तरों से आगे बढ़कर ग्रोथ रेट्स पर ध्यान दें। 'income_growth.csv' फ़ाइल में पिछले 40 वर्षों में ब्राज़ील, चीन और US की प्रति व्यक्ति आय के ग्रोथ रेट्स हैं.
आप प्रत्येक देश के ऐतिहासिक ग्रोथ रेट्स का वितरण एक ही चार्ट पर प्लॉट करेंगे, ताकि इस अवधि में इन मार्केट्स में देखी गई ग्रोथ की रेंज का विज़ुअल तुलना करना आसान हो। इसके लिए आप KDE प्लॉट का उपयोग करेंगे.
इस बिंदु से आगे, भले ही निर्देशों में न लिखा हो, आप हर DataFrame को कंसोल में .info() से जरूर जाँचें। pandas को pd, seaborn को sns, और matplotlib.pyplot को plt नाम से इम्पोर्ट किया जा चुका है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना
अभ्यास निर्देश
- फ़ाइल
'income_growth.csv'को वैरिएबलgrowthमें लोड करें।'DATE'कॉलम कोdtypedatetime64में पार्स करें और उसे इंडेक्स के रूप में सेट करें. - इन तीनों ग्रोथ रेट्स की सार-सांख्यिकी को उपयुक्त फंक्शन से जाँचें.
- उनके लेबल्स तक पहुँचने के लिए
growth.columnsएट्रिब्यूट पर for लूप चलाएँ। ज़्यादातर कोड आपके लिए रूपरेखित है.distplot()की हर इटरेशन में, संबंधित कॉलम चुनने के लिए इटरेशन वैरिएबलcolumnपास करें, कीवर्डhistकोFalseरखें, औरlabelकोcolumnसेट करें.- परिणाम दिखाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Load the file into growth
growth = pd.read_csv(____, parse_dates=____).____(____)
# Inspect the summary statistics for the growth rates
growth.____()
# Iterate over the three columns
for column in growth.____:
sns.____(growth[____], hist=____, label=____)
# Show the plot
plt.show()