แนวโน้มเงินเฟ้อในจีน อินเดีย และสหรัฐอเมริกา
แพ็กเกจ seaborn มีฟังก์ชันที่ช่วยให้คุณแสดงการกระจายของระดับของตัวแปรเชิงหมวดหมู่ได้
ในสองแบบฝึกหัดถัดไป จะได้วิเคราะห์ข้อมูลเงินเฟ้อในอดีตของจีน อินเดีย และสหรัฐอเมริกาในช่วง 50 กว่าปีที่ผ่านมา โดยใช้ข้อมูลจาก FRED ก่อนจะเริ่มใช้ฟังก์ชันที่เพิ่งเรียนไป ลองทำความคุ้นเคยกับข้อมูลดิบก่อน pandas ในชื่อ pd, matplotlib.pyplot ในชื่อ plt และ seaborn ในชื่อ sns ได้ถูก import ไว้ให้แล้ว ข้อมูลเงินเฟ้อจาก FRED อยู่ในตัวแปร inflation
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การนำเข้าและจัดการข้อมูลทางการเงินใน Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- ตรวจสอบ
inflationด้วย.info() - จัดกลุ่ม
inflationตาม'Country'แล้วกำหนดให้กับinflation_by_country - ใน for loop ให้วนซ้ำผ่านคู่
country,dataที่ได้จากinflation_by_countryในแต่ละรอบ ให้ใช้.plot()กับdataโดยกำหนดtitleเป็นcountryเพื่อแสดง time series ในอดีต
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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()