ブラジル・中国・米国の成長率
国民一人当たり所得の水準だけでなく、成長率にも分析の範囲を広げましょう。'income_growth.csv' には、過去40年間のブラジル、中国、米国の一人当たり所得の成長率が含まれています。
この期間に各市場が経験した成長の幅を視覚的に比較できるよう、各国の過去の成長率の分布を同一チャート上にKDEプロットで描画します。
この演習以降は、指示に明記されていなくても、コンソールで .info() を使って常にDataFrameを確認してください。pandas は pd、seaborn は sns、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みです。
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
- ファイル
'income_growth.csv'を変数growthに読み込みます。'DATE'列をdtypedatetime64にパースし、インデックスに設定してください。 - 適切な関数を使って、これら3つの成長率の要約統計量を確認します。
- forループで
growth.columns属性を反復し、各ラベルにアクセスします。コードの大部分は用意されています。- 各
distplot()の反復では、反復変数columnを渡して該当列を選択し、キーワード引数histをFalseに、labelをcolumnに設定します。 - 結果を表示します。
- 各
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。
# 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()