Python数据分析之绘制ppi-cpi剪刀差图形

下面是关于“Python数据分析之绘制ppi-cpi剪刀差图形”的完整攻略。

一、介绍

ppi-cpi剪刀差是指商品生产者物价指数（ppi）与居民消费价格指数（cpi）之差，其反映了生产过程与消费过程价格变动的差异。在经济学中，ppi-cpi剪刀差常用来衡量生产过程与消费过程的利润空间及其变化。在本文中，我们将使用Python数据分析工具，通过绘制ppi-cpi剪刀差图形来分析剪刀差的变化趋势。

二、准备工作

要完成ppi-cpi剪刀差图形的绘制，我们需要准备以下工具：

Python 3.x：本文使用的Python版本为3.7，但是其他较新版本也可以。
Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一个交互式计算环境，可以在其中运行Python代码，并通过Markdown语法编写文档。
Pandas：Pandas是一个Python数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。
Matplotlib：Matplotlib是一个Python的可视化工具包，可以用于绘制各种类型的图表。

三、数据获取

为了绘制ppi-cpi剪刀差图形，我们需要收集ppi和cpi指数数据。这里我们选择从国家统计局官网获取数据，在国家统计局网站中找到指数数据入口，选择相应的指数类型（ppi或cpi），日期和数据格式（Excel或CSV），然后下载数据文件。

四、数据处理

下载好数据文件后，我们需要对数据进行处理，以准备绘制ppi-cpi剪刀差图形。在Jupyter Notebook中，我们可以使用Pandas库加载Excel或CSV格式的数据文件，并将数据处理成DataFrame的格式方便后续计算和可视化。

下面是一个加载ppi数据文件并处理的示例代码：

import pandas as pd

# 加载ppi数据文件
ppi_data = pd.read_csv('ppi_data.csv')

# 数据处理
ppi_data['month'] = pd.to_datetime(ppi_data['month']) # 将日期转换成datetime格式
ppi_data = ppi_data.set_index('month') # 将日期设置为索引列
ppi_data = ppi_data.drop(['year'], axis=1) # 删除year列
ppi_data = ppi_data.rename(columns={'value': 'ppi'}) # 将value列重命名为ppi

可以看到，这段代码将使用Pandas库中的read_csv函数加载ppi数据文件，然后进行了以下处理：

将日期转换成datetime格式；
将日期设置为索引列；
删除year列；
将value列重命名为ppi。

类似地，我们也可以加载cpi数据文件并进行类似的处理。

五、数据分析与可视化

处理好ppi和cpi数据后，我们就可以开始通过数据分析工具和可视化工具来绘制ppi-cpi剪刀差图形了。我们可以先计算出ppi-cpi剪刀差，然后使用Matplotlib库绘制剪刀差的折线图。

下面是一个计算ppi-cpi剪刀差并绘制折线图的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 计算ppi-cpi剪刀差
df = ppi_data.join(cpi_data, how='outer')
df['ppi_cpi'] = df['ppi'] - df['cpi']

# 绘制剪刀差折线图
plt.plot(df['ppi_cpi'])
plt.xticks(rotation=45) # 旋转x轴刻度标签
plt.title('ppi-cpi剪刀差')
plt.show()

可以看到，这段代码将ppi和cpi数据合并成一个DataFrame，并通过减法计算ppi-cpi剪刀差，然后使用Matplotlib库中的plot函数绘制剪刀差的折线图。

六、示例说明

接下来我们将通过两条示例说明如何使用上述攻略来绘制ppi-cpi剪刀差图形。

示例一

我们需要绘制2010年至2019年ppi-cpi剪刀差的变化趋势图。首先，我们从国家统计局网站中下载相应的ppi和cpi数据文件，然后按照上述攻略进行数据处理和可视化。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载ppi数据文件
ppi_data = pd.read_csv('ppi_data.csv')

# 数据处理
ppi_data['month'] = pd.to_datetime(ppi_data['month'])
ppi_data = ppi_data[ppi_data['year'].isin(range(2010, 2020))] # 选择2010-2019年的数据
ppi_data = ppi_data.loc[:,['month', 'value']]
ppi_data = ppi_data.set_index('month')
ppi_data = ppi_data.rename(columns={'value': 'ppi'})

# 加载cpi数据文件
cpi_data = pd.read_excel('cpi_data.xlsx')

# 数据处理
cpi_data = cpi_data[cpi_data['年份'].isin(range(2010, 2020))] # 选择2010-2019年的数据
cpi_data = cpi_data.loc[:,['月份', '价格指数']]
cpi_data.columns = ['month', 'value']
cpi_data['month'] = pd.to_datetime(cpi_data['month'])
cpi_data = cpi_data.set_index('month')
cpi_data = cpi_data.rename(columns={'value': 'cpi'})

# 计算ppi-cpi剪刀差
df = ppi_data.join(cpi_data, how='outer')
df['ppi_cpi'] = df['ppi'] - df['cpi']

# 绘制剪刀差折线图
plt.plot(df['ppi_cpi'])
plt.xticks(rotation=45) # 旋转x轴刻度标签
plt.title('2010-2019年ppi-cpi剪刀差')
plt.show()

上述代码通过Pandas库加载并处理了ppi和cpi数据文件，并筛选出了2010年至2019年的数据。然后将两个DataFrame中的ppi和cpi数据进行合并，计算出ppi-cpi剪刀差并绘制成折线图。

示例二

我们需要绘制2015年至2020年ppi-cpi剪刀差的月度变化趋势图，并分别标注2018年、2019年国家政策的改变对ppi-cpi剪刀差的影响。根据上述攻略，我们可以先绘制2015年至2020年的ppi-cpi剪刀差折线图，然后通过Matplotlib库的annotate函数添加文本标注。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载ppi数据文件
ppi_data = pd.read_csv('ppi_data.csv')

# 数据处理
ppi_data['month'] = pd.to_datetime(ppi_data['month'])
ppi_data = ppi_data[ppi_data['year'].isin(range(2015, 2021))] # 选择2015-2020年的数据
ppi_data = ppi_data.loc[:,['month', 'value']]
ppi_data = ppi_data.set_index('month')
ppi_data = ppi_data.rename(columns={'value': 'ppi'})

# 加载cpi数据文件
cpi_data = pd.read_excel('cpi_data.xlsx')

# 数据处理
cpi_data = cpi_data[cpi_data['年份'].isin(range(2015, 2021))] # 选择2015-2020年的数据
cpi_data = cpi_data.loc[:,['月份', '价格指数']]
cpi_data.columns = ['month', 'value']
cpi_data['month'] = pd.to_datetime(cpi_data['month'])
cpi_data = cpi_data.set_index('month')
cpi_data = cpi_data.rename(columns={'value': 'cpi'})

# 计算ppi-cpi剪刀差
df = ppi_data.join(cpi_data, how='outer')
df['ppi_cpi'] = df['ppi'] - df['cpi']

# 绘制剪刀差折线图
plt.plot(df['ppi_cpi'])
plt.xticks(rotation=45) # 旋转x轴刻度标签
plt.title('2015-2020年ppi-cpi剪刀差')

# 添加文本标注
plt.annotate('国务院发布长效机制', xy=('2018-01-31', 8), xytext=('2018-01-15', 15),
             fontsize=12, color='red',
             arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.1, width=1)) # 添加2018年文本标注
plt.annotate('加强后续调查', xy=('2019-05-31', 4), xytext=('2019-05-15', 12),
             fontsize=12, color='red',
             arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.1, width=1)) # 添加2019年文本标注

plt.show()

上述代码在绘制ppi-cpi剪刀差折线图的基础上，通过Matplotlib库的annotate函数添加了文本标注内容，分别标注了2018年和2019年国家政策的改变对ppi-cpi剪刀差的影响。

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