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Daten mit Pandas bearbeiten

Du kannst Daten aus verschiedenen Quellen in einem einzigen DataFrame zusammenführen.

Stell dir vor, du sollst das BIP berechnen, um die Gesundheit der US-Wirtschaft einzuschätzen. Du hast die benötigten Daten aus unterschiedlichen Quellen und in verschiedenen Formaten gesammelt.

Du kannst das Bruttoinlandsprodukt mithilfe der bereitgestellten DataFrames für Konsumausgaben privater Haushalte, Staatsausgaben, Bruttoanlageinvestitionen des Privatsektors und Nettoexporte berechnen. Die DataFrames ge, gpdi, ne und pce stehen bereit.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Fortgeschrittenes Python für Finanzen

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Anleitung zur Übung

  • Führe die bereitgestellten Quell-DataFrames ge, gpdi, ne und pce in genau dieser Reihenfolge zu einem einzigen neuen DataFrame zusammen.
  • Summiere die Werte in jeder Zeile, um das BIP pro Jahr zu erhalten.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Combine the source DataFrames into one
gdp = pd.____([ge, gpdi, ____, ____], axis=1)

# Add the columns and create a new column with the result
gdp['GDP'] = gdp.____(np.sum, axis=1)
Code bearbeiten und ausführen