Explorar y limpiar la información del listado de empresas

Para empezar a construir un índice basado en el valor de mercado, se trabajará con la información combinada de cotización de las tres mayores bolsas de US, la NYSE, la NASDAQ y la AMEX.

En este ejercicio y en el siguiente, calculará las ponderaciones de capitalización bursátil de estos valores.

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

Este ejercicio forma parte del curso

Manipulación de datos de series temporales en Python

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

Inspeccione listings utilizando .info().
Mueva la columna 'Stock Symbol' al índice (inplace).
'Sector' Elimine de listings todas las empresas en las que falte información.
Seleccione empresas con IPO Año anterior a 2019.
Inspeccione el resultado de los cambios que acaba de realizar utilizando .info().
Muestre el número de empresas por 'Sector' utilizando .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