Utilizar .melt() para el rendimiento de las acciones frente al de los bonos

Es bien sabido que el precio de los bonos está inversamente relacionado con el precio de las acciones. En este último ejercicio, repasarás muchos de los temas de este capítulo para confirmarlo. Te han dado una tabla de variación porcentual del precio del bono del Tesoro estadounidense a 10 años. Tiene un formato amplio en el que hay una columna separada para cada año. Tendrás que utilizar el método .melt() para remodelar esta tabla.

Además, utilizarás el método .query() para filtrar los datos innecesarios. Fusionarás esta tabla con una tabla de la variación porcentual del precio del índice bursátil Industrial Dow Jones. Por último, trazarás los datos.

Las tablas ten_yr y dji se han cargado para ti.

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Instrucciones de ejercicio

Utiliza .melt() en ten_yr para anular la dinamización de todo excepto la columna metric, estableciendo var_name='date' y value_name='close'. Guarda el resultado en bond_perc.
Utilizando el método .query(), selecciona solo aquellas filas en las que metric sea igual a "cerrar", y guárdalas en bond_perc_close.
Utiliza merge_ordered() para fusionar dji (tabla de la izquierda) y bond_perc_close en date con una unión interna y establece suffixes igual a ('_dow', '_bond'). Guarda el resultado en dow_bond.
Utilizando dow_bond, traza solo los valores del Dow y de los bonos.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# Use melt on ten_yr, unpivot everything besides the metric column
bond_perc = ____

# Use query on bond_perc to select only the rows where metric=close
bond_perc_close = ____

# Merge (ordered) dji and bond_perc_close on date with an inner join
dow_bond = ____


# Plot only the close_dow and close_bond columns
dow_bond.plot(____, x='date', rot=90)
plt.show()

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