BaşlayınÜcretsiz başlayın

Çin, Hindistan ve ABD'de enflasyon trendleri

Son olarak, seaborn paketi kategorik değişkenlerin düzeylerinin dağılımını görselleştirmeni sağlayan işlevler içerir.

Sonraki iki egzersizde, FRED verilerinden son 50+ yıl boyunca Çin, Hindistan ve ABD'deki tarihsel enflasyon verilerini inceleyeceksin. Az önce öğrendiğin işlevleri kullanmaya geçmeden önce ham veriye biraz aşina olman iyi olur. pandas pd olarak, matplotlib.pyplot plt olarak ve seaborn sns olarak senin için içe aktarıldı. FRED enflasyon verisi çalışma alanında inflation olarak bulunuyor.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Finansal Verileri İçe Aktarma ve Yönetme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • .info() ile inflation'ı incele.
  • inflation'Country''e göre grupla ve inflation_by_country değişkenine ata.
  • Bir for döngüsünde, inflation_by_country tarafından döndürülen country, data çiftleri üzerinde yinele. Her yinelemede, data üzerinde .plot() kullan ve tarihsel zaman serisini göstermek için titlecountry olarak ayarla.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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()
Kodu Düzenle ve Çalıştır