Tendințe ale inflației în China, India și SUA

În final, pachetul seaborn include funcții care îți permit să vizualizezi distribuția nivelurilor variabilelor categoriale.

În următoarele două exerciții, vei analiza datele istorice privind inflația din China, India și SUA pe parcursul a peste 50 de ani, folosind date de la FRED. Înainte de a aplica funcțiile pe care tocmai le-ai învățat, ar fi util să te familiarizezi mai întâi cu datele brute. pandas ca pd, matplotlib.pyplot ca plt și seaborn ca sns au fost deja importate. Datele FRED despre inflație se află în spațiul tău de lucru sub numele inflation.

Acest exercițiu face parte din cursul

Importul și gestionarea datelor financiare în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Inspectează inflation folosind .info().
Grupează inflation după 'Country' și atribuie rezultatul variabilei inflation_by_country.
Într-o buclă for, iterează peste perechile country, data returnate de inflation_by_country. La fiecare iterație, aplică .plot() pe data cu title setat la country pentru a afișa seria de timp istorică.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul