Výpočet několika metrik podle sektoru a burzy

Funkce .agg() ti umožňuje agregovat data ještě mnoha dalšími způsoby. Když zadáš seznam názvů statistických metod, vypočítá najednou více souhrnných statistik. Nové názvy pro agregované sloupce můžeš zadat pomocí metody rename, která přijímá slovníkový argument – klíče jsou názvy vypočítaných metrik a hodnoty jsou tvoje požadované nové názvy.

V tomto cvičení vypočítáš průměr, medián a směrodatnou odchylku tržní kapitalizace v milionech USD. pandas jako pd a matplotlib.pyplot jako plt jsou již naimportovány a DataFrame listings s referenčním sloupcem 'Exchange' je dostupný v tvém pracovním prostoru.

Toto cvičení je součástí kurzu

Importing and Managing Financial Data in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí broadcastingu a .div() vytvoř nový sloupec 'market_cap_m' obsahující data tržní kapitalizace v milionech USD.
Seskup data podle 'Sector' i 'Exchange' a výsledek přiřaď do proměnné by_sector_exchange.
Přiřaď sloupec market_cap_m z by_sector_exchange do proměnné bse_mcm.
Pomocí .agg() vypočítej průměr, medián a směrodatnou odchylku pro market_cap_m a zavolej metodu rename se slovníkovým argumentem pro parametr columns, kde výsledky uložíš pod názvy 'Average', 'Median' a 'Standard Deviation' – výsledek přiřaď do proměnné summary.
Vypiš výsledek do konzole.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Create market_cap_m
listings['market_cap_m'] = ____[____].div(1e6)

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

# Subset market_cap_m of by_sector_exchange
bse_mcm = ____[____]

# Calculate mean, median, and std in summary
summary = ____.____(['____', '____', '____']).rename(columns={'mean': ____, 'median': ____, 'std':____})

# Print the summary
print(summary)

Upravit a spustit kód