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Explora y limpia la información de empresas listadas

Para empezar a construir un índice basado en el valor de mercado, trabajarás con la información combinada de las tres bolsas más grandes de EE. UU.: NYSE, NASDAQ y AMEX.

En este y el siguiente ejercicio, calcularás los pesos por capitalización bursátil para estas acciones.

Ya hemos importado pandas como pd y cargado el conjunto de datos listings con información de NYSE, NASDAQ y AMEX. La columna 'Market Capitalization' ya está medida en millones de USD.

Este ejercicio forma parte del curso

Manipulación de series temporales en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Inspecciona listings usando .info().
  • Mueve la columna 'Stock Symbol' al índice (inplace).
  • Elimina de listings todas las empresas con información de 'Sector' ausente.
  • Selecciona empresas con año de IPO anterior a 2019.
  • Inspecciona el resultado de los cambios que acabas de hacer usando .info().
  • Muestra el número de empresas por 'Sector' usando .groupby() y .size(). Ordena la salida en orden descendente.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# 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(____)
Editar y ejecutar código