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Welche Aktien bewegen sich gemeinsam?

In der vorherigen Übung hast du Unternehmen anhand ihrer täglichen Aktienkursbewegungen geclustert. Welche Unternehmen haben Aktienkurse, die sich tendenziell auf ähnliche Weise verändern? Du schaust dir nun die Cluster-Labels deiner Clusteranalyse an, um das herauszufinden.

Deine Lösung aus der vorherigen Übung wurde bereits ausgeführt. Zur Erinnerung: Du hast eine Pipeline pipeline mit einem KMeans-Modell erstellt und sie an das NumPy-Array movements mit täglichen Kursbewegungen angepasst. Außerdem steht dir eine Liste companies mit den Firmennamen zur Verfügung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Unsupervised Learning in Python

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Anleitung zur Übung

  • Importiere pandas als pd.
  • Verwende die Methode .predict() der Pipeline, um die Labels für movements vorherzusagen.
  • Richte die Cluster-Labels an der Liste der Firmennamen companies aus, indem du einen DataFrame df mit den Spalten labels und companies erstellst. Das wurde bereits für dich erledigt.
  • Verwende die Methode .sort_values() von df, um den DataFrame nach der Spalte 'labels' zu sortieren, und gib das Ergebnis aus.
  • Klicke auf Antworten und sieh dir kurz an, welche Unternehmen in jedem Cluster zusammenliegen!

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Import pandas
import pandas as pd

# Predict the cluster labels: labels
labels = ____

# Create a DataFrame aligning labels and companies: df
df = pd.DataFrame({'labels': labels, 'companies': companies})

# Display df sorted by cluster label
print(____)
Code bearbeiten und ausführen