중국, 인도, 미국의 인플레이션 추세
마지막으로, seaborn 패키지에는 범주형 변수의 수준 분포를 시각화할 수 있는 함수들이 포함되어 있어요.
다음 두 개의 연습 문제에서는 FRED의 데이터를 사용해 지난 50년 이상에 걸친 중국, 인도, 미국의 역사적 인플레이션 데이터를 살펴보려고 해요. 방금 배운 함수를 바로 사용하기 전에, 원시 데이터를 먼저 익혀 두는 것이 좋아요. pandas는 pd로, matplotlib.pyplot은 plt로, seaborn은 sns로 이미 임포트되어 있어요. FRED 인플레이션 데이터는 작업 공간의 inflation에 들어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 금융 데이터 가져오기와 관리
연습 안내
.info()로inflation을 확인하세요.inflation을'Country'로 그룹화하고 결과를inflation_by_country에 할당하세요.- for 반복문에서
inflation_by_country가 반환하는country,data쌍을 순회하세요. 각 반복에서data에 대해.plot()을 사용하고title을country로 설정하여 과거 시계열을 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()