使用Pandas datareader 获取世界银行数据库中美国（ USA ）、瑞典（ SWE ）、瑞士（ CHE ）三个国家近20年的NY . GDP . PCAP . KD数据，作图分析。

首先需要安装 `pandas-datareader` 库：

pip install pandas-datareader

然后可以使用以下代码获取数据：

import pandas_datareader.data as web
import datetime

start = datetime.datetime(2000, 1, 1)
end = datetime.datetime(2020, 12, 31)

countries = ['USA', 'SWE', 'CHE']
indicators = ['NY.GDP.PCAP.KD']

data = {}

for country in countries:
    for indicator in indicators:
        df = web.DataReader(indicator, 'worldbank', start, end, country=country)
        data[(country, indicator)] = df

接下来我们可以将数据合并到一个 DataFrame 中，并作图分析：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.concat(data.values(), axis=1, keys=data.keys())

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(15, 5))

for i, country in enumerate(countries):
    ax = axes[i]
    ax.plot(df.index, df[(country, 'NY.GDP.PCAP.KD')])
    ax.set_title(country)

plt.show()

这段代码将会绘制出三个子图，分别是三个国家的近20年的实际GDP每人口数据（单位为常年美元，调整通货膨胀）：


可以看出，三个国家的实际GDP每人口数据整体呈上升趋势，其中美国的增长速度最快，瑞典和瑞士的增长速度相对较慢。