可视化长期原油价格趋势
在上一个视频中，您学习了如何从 Federal Reserve Economic Data (FRED) 门户获取数据。
这里，您将使用这一数据源来可视化过去 50 年的原油价格趋势，具体是现货原油价格：西德克萨斯中质油（WTI）。DataReader、date、以 pd 导入的 pandas，以及以 plt 导入的 matplotlib.pyplot 均已导入。
本练习是课程的一部分
在 Python 中导入与管理金融数据
练习说明
- 使用
date()将start设为 1968 年 1 月 1 日，并将series设为系列代码'WTISPLC'。 - 将
series作为数据、'fred'作为数据源、start作为起始日期传入DataReader()。赋值给oil_price。 - 使用
.info()查看oil_price。 - 为
oil_price序列作图并显示，标题设为'Oil Price'。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Set start date
start = ____
# Set series code
series = 'WTISPLC'
# Import the data
oil_price = DataReader(____, ____, start=____)
# Inspect the price of oil
oil_price.info()
# Plot the price of oil
____
# Show the plot
plt.show()