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Unternehmenslisten untersuchen und bereinigen

Um mit dem Aufbau eines marktwertbasierten Index zu beginnen, arbeitest du mit den zusammengeführten Listing-Informationen der drei größten US-Börsen: NYSE, NASDAQ und AMEX.

In dieser und der nächsten Übung berechnest du die Marktkapitalisierungs-Gewichte für diese Aktien.

Wir haben pandas bereits als pd importiert und den Datensatz listings mit Listing-Informationen von NYSE, NASDAQ und AMEX geladen. Die Spalte 'Market Capitalization' ist bereits in Mio. USD angegeben.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Zeitreihen in Python bearbeiten

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Anleitung zur Übung

  • Inspiziere listings mit .info().
  • Verschiebe die Spalte 'Stock Symbol' in den Index (inplace).
  • Entferne alle Unternehmen ohne Angaben in 'Sector' aus listings.
  • Wähle Unternehmen mit IPO-Jahr vor 2019 aus.
  • Überprüfe das Ergebnis deiner Änderungen mit .info().
  • Zeige die Anzahl der Unternehmen pro 'Sector' mit .groupby() und .size() und sortiere die Ausgabe in absteigender Reihenfolge.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Inspect listings
print(____)

# Move 'stock symbol' into the index


# Drop rows with missing 'sector' data


# Select companies with IPO Year before 2019
listings = ____

# Inspect the new listings data
print(____)

# Show the number of companies per sector
print(____)
Code bearbeiten und ausführen