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Welche Aktien bewegen sich gemeinsam?

In der vorherigen Übung hast du die Unternehmen nach ihren täglichen Aktienkursbewegungen geclustert. Welche Unternehmen haben also Aktienkurse, die sich tendenziell auf die gleiche Weise verändern? Um das herauszufinden, untersuchst du jetzt die Cluster-Labels aus deinem Clustering.

Deine Lösung für die vorherige Übung ist bereits ausgeführt worden. Erinnere dich daran, dass du eine Pipeline pipeline erstellt hast, die ein KMeans Modell enthält, und dieses an das NumPy-Array movements der täglichen Aktienbewegungen angepasst hast. Außerdem gibt es eine Liste companies mit den Namen der Unternehmen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Unüberwachtes Lernen in Python

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Anleitung zur Übung

  • Importiere pandas als pd.
  • Verwende die .predict() Methode der Pipeline, um die Labels für movements vorherzusagen.
  • Richte die Cluster-Labels an der Liste der Unternehmensnamen companies aus, indem du einen DataFrame df mit labels und companies als Spalten erstellst. Das haben wir für dich getan.
  • Verwende die Methode .sort_values() von df, um den DataFrame nach der Spalte 'labels' zu sortieren, und drucke das Ergebnis aus.
  • Klicke auf "Abschicken" und sieh dir an, welche Unternehmen in den einzelnen Clustern zusammen sind!

Interaktive Übung zum Anfassen

Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.

# 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(____)
Bearbeiten und Ausführen von Code