中國、印度與美國的通膨走勢

最後，seaborn 套件提供了用來視覺化類別變數各層級分布的函式。

在接下來的兩個練習中，你會使用來自 FRED 的資料，檢視過去 50 多年中國、印度與美國的歷史通膨資料。在開始使用你剛學到的函式之前，先熟悉原始資料會更好。pandas 以 pd、matplotlib.pyplot 以 plt、seaborn 以 sns 已經為你匯入。FRED 的通膨資料已放在你的工作空間中，名稱為 inflation。

本練習屬於課程

在 Python 中匯入與管理財務資料

檢視課程

練習說明

使用 .info() 檢視 inflation。
以 'Country' 對 inflation 分組，並指定給 inflation_by_country。
在 for 迴圈中，逐一取出 inflation_by_country 回傳的 country、data 組合。每次迭代時，對 data 呼叫 .plot()，並將 title 設為 country，以顯示歷史時間序列。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# 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()

編輯並執行程式碼