1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Importowanie i zarządzanie danymi finansowymi w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Trendy inflacji w Chinach, Indiach i USA

Pakiet seaborn udostępnia funkcje umożliwiające wizualizację rozkładu zmiennych kategorycznych.

W kolejnych dwóch ćwiczeniach przeanalizujesz historyczne dane o inflacji w Chinach, Indiach i USA z okresu ponad 50 lat, pochodzące z bazy FRED. Zanim zaczniesz korzystać z poznanych funkcji, warto najpierw zapoznać się z surowymi danymi. Biblioteki pandas jako pd, matplotlib.pyplot jako plt oraz seaborn jako sns zostały już zaimportowane. Dane o inflacji z FRED są dostępne w twoim środowisku jako inflation.

Instrukcje

100 XP
  • Zbadaj inflation za pomocą .info().
  • Pogrupuj inflation według kolumny 'Country' i przypisz wynik do inflation_by_country.
  • W pętli for iteruj po parach country, data zwracanych przez inflation_by_country. W każdej iteracji wywołaj .plot() na data, ustawiając parametr title na country, aby wyświetlić historyczny szereg czasowy.