Empresas por sector en todos los mercados

Una variable categórica es una variable que toma uno de un número limitado de valores en función de alguna característica cualitativa. Una distribución de frecuencias representa cuántas veces aparece cada valor de una variable categórica.

Piensa en los datos de bolsa de los capítulos anteriores. La función .mean() no es muy útil para entender la frecuencia de valores de 'Sector' como 'Technology' y 'Finance', mientras que .value_counts() y .nunique() sí lo son.

En este ejercicio, compararás la distribución de empresas en AMEX, NASDAQ y NYSE por sector. pandas como pd y matplotlib.pyplot como plt ya se han importado, y la información de cotizadas de ejercicios anteriores se ha cargado en un diccionario listings cuyas claves son 'amex', 'nasdaq' y 'nyse'.

Este ejercicio forma parte del curso

Importación y gestión de datos financieros en Python

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

Crea una lista exchanges que contenga exactamente las cadenas con los nombres de los mercados en el orden indicado arriba.
Usa un bucle for para iterar sobre exchanges con una variable iteradora exchange que contenga el nombre de cada mercado. En cada iteración:
- Aplica .value_counts() a 'Sector' y asigna el resultado a sectors.
- Ordena sectors en orden descendente y represéntalo en un gráfico de barras.
- Muestra el resultado.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Create the list exchanges
exchanges = [____, ____, ____]

# Iterate over exchanges then plot and show result
for ____ in exchanges:
    sectors = listings[____].____.____()
    # Sort in descending order and plot
    sectors.sort_values(____=____).plot(____=____)
    # Show the plot
    plt.show()

Editar y ejecutar código