Unternehmenswert nach Börse und Sektor

Du kannst feinere Zusammenfassungen deiner Daten erzeugen, indem du eine Liste von Spalten an .groupby() übergibst und/oder eine statistische Methode wie .mean() direkt auf eine oder mehrere numerische Spalten anwendest.

Hier berechnest du die mediane Marktkapitalisierung für jeden Sektor, unterschieden nach der Börse, an der die Unternehmen notiert sind. Außerdem nutzt du .unstack(), um die Börsenlabels aus den Zeilen in die Spalten zu drehen. Es ist eine gute Idee, listings vor Beginn der Übung in deiner Konsole zu inspizieren!

pandas als pd und matplotlib.pyplot als plt wurden importiert, und das DataFrame listings mit der Referenzspalte 'Exchange' und einer neuen Spalte market_cap_m, die die Marktkapitalisierung in Millionen USD enthält, steht in deinem Workspace zur Verfügung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Importing and Managing Financial Data in Python

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Anleitung zur Übung

Gruppiere deine Daten sowohl nach 'Sector' als auch nach 'Exchange' und weise das Ergebnis by_sector_exchange zu.
Berechne die mediane Marktkapitalisierung für by_sector_exchange und weise sie mcap_by_sector_exchange zu.
Zeige die ersten 5 Zeilen des Ergebnisses mit .head() an.
Rufe .unstack() auf mcap_by_sector_exchange auf, um die Exchange-Labels in die Spalten zu verschieben, und weise das Ergebnis mcap_unstacked zu.
Stelle das Ergebnis als Balkendiagramm dar, mit dem Titel 'Median Market Capitalization by Exchange' und ylabel auf 'USD mn' gesetzt.
Zeige die Grafik an.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# 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()

Code bearbeiten und ausführen