브라질, 중국, 미국의 성장률
이제 1인당 소득 수준을 넘어 성장률까지 분석 범위를 넓혀 볼까요? 'income_growth.csv' 파일에는 지난 40년간 브라질, 중국, 미국의 1인당 소득 성장률이 들어 있어요.
세 국가의 과거 성장률 분포를 한 차트에 KDE 플롯으로 그려, 해당 기간 동안 각 시장이 경험한 성장 범위를 시각적으로 쉽게 비교해 보겠습니다.
이 시점부터는 지침에 명시되어 있지 않더라도, 항상 콘솔에서 .info()로 DataFrame을 확인하세요. pandas는 pd, seaborn은 sns, matplotlib.pyplot은 plt로 이미 임포트되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 금융 데이터 가져오기와 관리
연습 안내
- 파일
'income_growth.csv'를 변수growth로 불러오세요.'DATE'열은dtypedatetime64로 파싱하고, 인덱스로 설정하세요. - 적절한 함수를 사용해 이 세 성장률에 대한 요약 통계를 확인하세요.
- for 루프에서
growth.columns속성을 순회하며 각 열 레이블에 접근하세요. 대부분의 코드는 미리 작성되어 있어요.- 각
distplot()반복에서 반복 변수column을 전달해 해당 열을 선택하고, 키워드hist는False로,label은column으로 설정하세요. - 결과를 표시하세요.
- 각
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()