Brezilya, Çin ve ABD'de büyüme oranları

Artık kişi başına düşen gelir seviyelerinin ötesine geçip büyüme oranlarına bakma zamanı. 'income_growth.csv' dosyası, Brezilya, Çin ve ABD için son 40 yıla ait kişi başına gelir büyüme oranlarını içeriyor.

Her ülkenin tarihsel büyüme oranı dağılımını aynı grafikte, görsel karşılaştırmayı kolaylaştırmak için bir KDE grafiğiyle çizeceksin. Böylece bu dönem boyunca bu piyasaların yaşadığı büyüme aralıklarını yan yana görebileceksin.

Bu dersten itibaren, talimatlarda açıkça yazmasa bile, her DataFrame'i konsolunda .info() ile incelemelisin. pandas pd olarak, seaborn sns olarak ve matplotlib.pyplot plt olarak içe aktarılmıştır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Finansal Verileri İçe Aktarma ve Yönetme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

'income_growth.csv' dosyasını growth değişkenine yükle. 'DATE' sütununu dtype datetime64 olarak ayrıştır ve indekse ayarla.
Bu üç büyüme oranının özet istatistiklerini uygun fonksiyonu kullanarak incele.
Etiketlerine erişmek için bir for döngüsünde growth.columns özniteliği üzerinde yinele. Kodun büyük kısmı senin için hazırlandı.
- Her distplot() yinelemesinde, ilgili sütunu seçmek için yineleme değişkeni column'ı geçir, hist anahtar kelimesini False yap ve label'ı column olarak ayarla.
- Sonucu göster.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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()

Kodu Düzenle ve Çalıştır