1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Імпорт і керування фінансовими даними в Python
Connected

Вправа

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.

Інструкції

100 XP
  • 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.