Визуализация долгосрочного тренда цен на нефть

В предыдущем видео вы узнали, как получать данные с портала Federal Reserve Economic Data (FRED).

Здесь вы воспользуетесь этим источником данных, чтобы визуализировать динамику цен на нефть за последние 50 лет — а именно спотовую цену сырой нефти West Texas Intermediate (WTI). DataReader, date, pandas как pd и matplotlib.pyplot как plt уже импортированы.

Это упражнение является частью курса

Импорт и управление финансовыми данными в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

С помощью date() задайте переменной start значение 1 января 1968 года, а переменной series — код серии 'WTISPLC'.
Передайте series в качестве данных, 'fred' — как источник данных, а start — как начальную дату в DataReader(). Результат присвойте переменной oil_price.
Изучите структуру oil_price с помощью .info().
Постройте и отобразите график серии oil_price с заголовком 'Oil Price'.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Set start date
start = ____

# Set series code
series = 'WTISPLC'

# Import the data
oil_price = DataReader(____, ____, start=____)

# Inspect the price of oil
oil_price.info()

# Plot the price of oil
____

# Show the plot
plt.show()

Редактировать и запускать код