長期的な原油価格のトレンドを可視化する
直前の動画では、Federal Reserve Economic Data (FRED) ポータルからデータを取得する方法を学びました。
ここでは、この新しいデータソースを使って過去50年の原油価格のトレンドを可視化します。対象は「スポット原油価格: West Texas Intermediate (WTI)」です。DataReader、date、pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt としてすでにインポートされています。
この演習はコースの一部です
Pythonでの金融データのインポートと管理
演習の手順
date()を使ってstartを 1968年1月1日に設定し、seriesをシリーズコード'WTISPLC'に設定します。DataReader()に、データとしてseries、データソースとして'fred'、開始日としてstartを渡し、oil_priceに代入します。.info()を使ってoil_priceを確認します。- タイトルを
'Oil Price'にしてoil_priceシリーズをプロットし、表示します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Set start date
start = ____
# Set series code
series = 'WTISPLC'
# Import the data
oil_price = DataReader(____, ____, start=____)
# Inspect the price of oil
oil_price.info()
# Plot the price of oil
____
# Show the plot
plt.show()