�� : ��
�� - 1

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt
# �������� ������ �� �����
data = pd.read_csv('Global Dataset of Inflation.csv', index_col='Country Code', encoding='iso8859-1', sep=',', dayfirst=True )
#������� �� ���� �������� RUS/BLR. ����������� ������ �������� Country � 2004-2022
# ����� loc ������ ������� �� ������� � �������� RUS ��� 
BLRinf2 = data.loc[['RUS','BLR']][['Series Name','2004','2005', '2006', '2007', '2008','2009', '2010','2011', '2012', '2013', '2014','2015','2016', '2017', '2018', '2019', '2020', '2021', '2022']]
#���������� �� ������� � ��������� ������ ������
result_series = inf2.groupby(['Series Name']).mean()print(result_series)
new_result = result_series.T
#����������� �������� ����������� ��������. ������ 
16�6plt.figure(figsize=(16, 6))
plt.plot(new_result.index, new_result.values, marker='o', linestyle='-.')
# ������� �� ��������
plt.legend(['Energy Consumer Price Inflation ', 'Food Consumer Price Inflation', 'Headline Consumer Price Inflation', 'Official Core Consumer Price Inflation', 'Producer Price Inflation '])
#������������ ��������
plt.title('������������� ����������� �������� ��� ���� �����')# �� x
plt.xlabel('����')# �� x
plt.ylabel('������� ��������')
# ����������� �������
plt.show()
��
Global Dataset of Inflation (1).csv
��
�������� - 1

�� - 1
