Темпи зростання в Бразилії, Китаї та США

Час перейти від рівнів міжнародного доходу на душу населення до темпів зростання. Файл 'income_growth.csv' містить темпи зростання доходу на душу населення за останні 40 років для Бразилії, Китаю та США.

Ви побудуєте розподіл історичних темпів зростання для кожної країни на одному графіку за допомогою KDE-графіка, щоб полегшити візуальне порівняння діапазонів зростання, які спостерігалися на цих ринках за цей період.

Починаючи з цього моменту курсу, завжди перевіряйте будь-який датафрейм за допомогою .info() у консолі, навіть якщо це не вказано явно в інструкціях. pandas як pd, seaborn як sns і matplotlib.pyplot як plt вже імпортовано.

Ця вправа є частиною курсу

Імпорт і керування фінансовими даними в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Завантажте файл 'income_growth.csv' у змінну growth. Розберіть стовпець 'DATE' у dtype datetime64 і встановіть його як індекс.
Перегляньте описову статистику для цих трьох темпів зростання за допомогою відповідної функції.
Ітеруйте атрибут growth.columns у циклі for, щоб отримати їхні мітки. Більшість коду вже підготовлено для вас.
- У кожній ітерації distplot() передайте змінну ітерації column, щоб вибрати відповідний стовпець, задайте параметр hist як False і встановіть label у column.
- Відобразьте результат.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()

Редагувати та запускати код