Median der Marktkapitalisierung nach Sektor

Aggregierte Daten sind Daten, die aus mehreren Messungen zusammengefasst werden. Wie du im Video gelernt hast, hilft dir die Funktion .groupby() dabei, deine Daten nach einer bestimmten Kategorie zu aggregieren.

Du hast schon gesehen, dass die Marktkapitalisierungsdaten starke Ausreißer enthalten. Um eine robustere Zusammenfassung des Marktwerts der Unternehmen in jedem Sektor zu erhalten, berechnest du die Median-Marktkapitalisierung pro Sektor. pandas als pd und matplotlib.pyplot als plt sind importiert, und die Listings der NYSE-Börse stehen dir in deinem Workspace als DataFrame nyse zur Verfügung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Importing and Managing Financial Data in Python

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Anleitung zur Übung

Inspiziere nyse mit .info().
Erstelle mit Broadcasting und .div() eine neue Spalte market_cap_m, die die Marktkapitalisierung in Millionen USD enthält.
Entferne die Spalte 'Market Capitalization' mit .drop().
Wende die Methode .groupby() auf nyse an und verwende 'Sector' als Spalte, nach der gruppiert werden soll.
Berechne den Median der Spalte market_cap_m als median_mcap_by_sector.
Plotte das Ergebnis als horizontales Balkendiagramm mit dem Titel 'NYSE - Median Market Capitalization'. Verwende plt.xlabel() mit 'USD mn', um eine Beschriftung hinzuzufügen.
Zeige das Ergebnis an.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Inspect NYSE data
nyse.____()

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

# Drop market cap column
nyse = ____.____('Market Capitalization', axis=1)

# Group nyse by sector
mcap_by_sector = ____.____(____)

# Calculate median
median_mcap_by_sector = mcap_by_sector.____.____()

# Plot and show as horizontal bar chart
median_mcap_by_sector.plot(____=____, title='NYSE - Median Market Capitalization')

# Add the label
plt.____('USD mn')

# Show the plot
plt.show()

Code bearbeiten und ausführen