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今回はインフレ率です。
インフレ率に関しては以下を参照ください。
Quandlで公開されているインフレ率はRIから提供されています。
Quandlの日本のインフレ率に関するページは以下です。
https://www.quandl.com/data/RATEINF/INFLATION_JPN-Inflation-YOY-Japan
ちなみにYOYはyear over year(前年比)という意味です。
「YoY」の意味とは？適切な用い方と関連用語を解説 | TRANS.Biz
Quandlの以下のページを見ると、ライセンス Freeとなっていたので、公開しても問題なさそうです。
https://www.quandl.com/data/RATEINF-Inflation-Rates
コードは以下の通りです。
from matplotlib import pyplot as plt
quandl.ApiConfig.api_key = "Quandl登録時にもらったapiキー"
data = quandl.get('
RATEINF/INFLATION_JPN')# データをプロット
ax = data.plot()
ax.set_xlabel('date')
ax.set_ylabel('Inflation YOY - Japan')
plt.show()
printでdataの中身を見てみると以下の通り。
Value
Date
1971-01-31 6.6
1971-02-28 6.3
1971-03-31 5.3
1971-04-30 5.8
1971-05-31 6.5
... ...
2020-05-31 0.0
2020-06-30 0.1
2020-07-31 0.3
2020-08-31 0.2
2020-09-30 0.1
[597 rows x 1 columns]
2020年9月までのデータが確認できます。
以下のようにプロットされた結果が表示されます。
ぴったり確認できるデータはすぐには見つかりませんでしたが、以下のリンク先のデータと比較すると、同じように推移しているので、データとして正しそうです。
開発環境: Visual Studio Community 2019
OS: Windows 10 Pro 64bit バージョン1909
使用言語:Python3.7 (64bit)
パソコン性能: CPU Intel Core i5-4310M 2.70GHz, メモリ: 8GB
Quandlのインストール方法は以下をご覧ください。
Visual StudioでPythonとQuandlを使ってみる 01 - プログラム製作日記
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