Ratele de creștere din Brazilia, China și SUA

Este momentul să îți extinzi analiza dincolo de nivelurile venitului internațional pe cap de locuitor, la ratele de creștere. Fișierul 'income_growth.csv' conține ratele de creștere ale venitului pe cap de locuitor din ultimii 40 de ani pentru Brazilia, China și SUA.

Vei reprezenta distribuția ratelor istorice de creștere pentru fiecare țară pe același grafic, folosind un grafic KDE, pentru a facilita compararea vizuală a intervalelor de creștere pe care aceste piețe le-au înregistrat în această perioadă.

Din acest punct al cursului, inspectează întotdeauna orice DataFrame cu .info() în consolă, chiar dacă acest lucru nu este menționat explicit în instrucțiuni. pandas ca pd, seaborn ca sns și matplotlib.pyplot ca plt au fost deja importate.

Acest exercițiu face parte din cursul

Importul și gestionarea datelor financiare în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Încarcă fișierul 'income_growth.csv' în variabila growth. Parsează coloana 'DATE' ca dtype datetime64 și seteaz-o ca index.
Inspectează statisticile rezumative pentru cele trei rate de creștere folosind funcția potrivită.
Iterează peste atributul growth.columns într-o buclă for pentru a accesa etichetele coloanelor. Cea mai mare parte a codului a fost deja schițată pentru tine.
- În fiecare iterație a distplot(), transmite variabila de iterație column pentru a selecta coloana respectivă, setează argumentul hist la False și setează label la column.
- Afișează rezultatul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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()

Editează și rulează codul