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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

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Instrucciones de 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

Pruebe este ejercicio completando este 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