Hodnota společností podle burzy a sektoru

Podrobnější přehledy dat můžeš vytvořit tak, že do .groupby() předáš seznam sloupců nebo použiješ statistickou metodu, například .mean(), přímo na jeden či více číselných sloupců.

V tomto cvičení vypočítáš mediánovou tržní kapitalizaci pro každý sektor s rozlišením podle burzy, na které jsou společnosti kótovány. Použiješ také .unstack(), které přesune popisky burz z řádků do sloupců. Než začneš, je dobré si prohlédnout DataFrame listings v konzoli!

pandas je importován jako pd a matplotlib.pyplot jako plt. DataFrame listings s referenčním sloupcem 'Exchange' a novým sloupcem market_cap_m obsahujícím tržní kapitalizaci v milionech USD je dostupný ve tvém pracovním prostředí.

Toto cvičení je součástí kurzu

Importing and Managing Financial Data in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Seskup data podle 'Sector' i 'Exchange' a výsledek přiřaď do proměnné by_sector_exchange.
Vypočítej mediánovou tržní kapitalizaci pro by_sector_exchange a výsledek přiřaď do mcap_by_sector_exchange.
Zobraz prvních 5 řádků výsledku pomocí .head().
Zavolej .unstack() na mcap_by_sector_exchange, aby se popisky Exchange přesunuly do sloupců, a výsledek přiřaď do mcap_unstacked.
Zobraz výsledek jako sloupcový graf s názvem 'Median Market Capitalization by Exchange' a ylabel nastaveným na 'USD mn'.
Výsledek zobraz.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Group listings by Sector and Exchange
by_sector_exchange = ____.____(['Sector', 'Exchange'])

# Calculate the median market cap
mcap_by_sector_exchange = by_sector_exchange.____.____()

# Display the head of the result
print(mcap_by_sector_exchange.____())

# Unstack mcap_by_sector_exchange
mcap_unstacked = ____.____()

# Plot as a bar chart
mcap_unstacked.plot(____=____, title='Median Market Capitalization by Exchange')

# Set the x label
plt.____('USD mn')

# Show the plot
plt.show()

Upravit a spustit kód