Внешний долг России

Центробанк публикует много полезной статистики. Сегодня были опубликованы данные по внешнему долгу России (долг перед нерезидентами, в том числе по ОФЗ). Последние доступные данные — март 2020. 
http://cbr.ru/statistics/macro_itm/svs/#a_71429


Качал и строил графики скриптом на питоне. Кому интересно, прилагаю код.

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
url = 'http://cbr.ru/vfs/statistics/credit_statistics/debt/debt_sustainability.xlsx'
df = pd.read_excel (url, skiprows = 3)
build_charts = {1: ('Внешний долг РФ к ВВП', '%'),
                6: ('Внешний долг РФ на душу населения', '$')}
df.columns = [i for i in range(len(df.columns))]
df = df.dropna()
df = df[df[3] != '-']
df_last_row = pd.DataFrame()
if len(df.iloc[-1, 0]) > 4:
    df_last_row = df.iloc[[-1]]
df = df[df[0].apply(lambda x: str(x).isdigit())]
df = df.append(df_last_row)
df[0] = df[0].astype('str')
print(df.to_string())
plt.rcParams.update({'font.size': 16})
for key in build_charts:
    print('Строю график ' + build_charts[key][0])
    fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(15, 10))
    ax.margins(x=0)
    ax.plot(df[0], df[key], color="g", linewidth=3)
    plt.xticks(rotation=33)
    plt.title(build_charts[key][0] + ', ' + build_charts[key][1], fontsize = 30)
    plt.grid()
    plt.text(df[0].iloc[-1], df[key].iloc[-1], str(round (df[key].iloc[-1], 2)) + build_charts[key][1])
    plt.savefig(build_charts[key][0] + '.png', dpi=150, format='png')

этот же скрипт в виде питоновского файла
https://yadi.sk/d/LIcpdnC4kGDMSQ

---

Данная публикация является личным мнением автора. Мнение владельца сайта может не совпадать с мнением автора.