Статья Автор: Подолян София

машк ястр

import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt
# Загрузка данных из файла
data = pd.read_csv('Global Dataset of Inflation.csv', index_col='Country Code', encoding='iso8859-1', sep=',', dayfirst=True )
#Выборка по двум индексам RUS/BLR. оставляются данные столбцов Country и 2004-2022
# Метод loc делает выборку по строкам с индексом RUS или 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']]
#Группируем по странам и усредняем внутри страны
result_series = inf2.groupby(['Series Name']).mean()print(result_series)
new_result = result_series.T
#Отображение графиков усредненной инфляции. Размер 16х6plt.figure(figsize=(16, 6))
plt.plot(new_result.index, new_result.values, marker='o', linestyle='-.')# легенда по графикам
plt.legend(['Energy Consumer Price Inflation ', 'Food Consumer Price Inflation', 'Headline Consumer Price Inflation', 'Official Core Consumer Price Inflation', 'Producer Price Inflation '])#Наименование графиков
plt.title('Представление усредненной инфляции для двух стран')# По x
plt.xlabel('Года')# По x
plt.ylabel('Значние инфляции')
# Отображение графикаplt.show()

Загрузка...

Чтобы оставить комментарий, необходимо авторизоваться

💬

Пока нет комментариев. Будьте первым!

Печать