Capitalisation boursière médiane par année d'IPO

Dans la dernière leçon du chapitre précédent, vous avez créé une ligne du temps du nombre d'IPO par année pour les entreprises technologiques.

Analysons maintenant l'évolution de la capitalisation boursière selon l'année d'IPO. Vous pouvez combiner les données des trois places boursières pour obtenir une vue d'ensemble plus complète.

pandas sous pd et matplotlib.pyplot sous plt ont été importés, et la structure de données listings des exercices précédents — qui inclut maintenant une colonne de référence supplémentaire 'exchange' indiquant la place boursière de chaque société cotée — est disponible dans votre espace de travail.

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Importer et gérer des données financières en Python

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Instructions de l’exercice

Inspectez et affichez listings avec .info() et .head().
En utilisant la diffusion (broadcasting), créez une nouvelle colonne market_cap_m dans listings qui contient la capitalisation boursière en millions de dollars américains (USD).
Sélectionnez toutes les entreprises dont l''IPO Year' est postérieure à 1985.
Supprimez toutes les valeurs manquantes dans la colonne 'IPO Year', puis convertissez les valeurs restantes en entier (dtype integer).
Regroupez listings par 'IPO Year', sélectionnez la colonne market_cap_m, calculez la median, triez avec .sort_index(), puis affectez le résultat à ipo_by_year.
Tracez et affichez les résultats sous forme d'histogramme (barres).

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Inspect listings
listings.____()

# Show listings head
print(listings.____())

# Create market_cap_m
listings['market_cap_m'] = ____[____].div(1e6)

# Select companies with IPO after 1985
listings = listings[____[____] > ____]

# Drop missing values and convert to integers
listings['IPO Year'] = ____[____].dropna().____(int)

# Calculate the median market cap by IPO Year and sort the index
ipo_by_year = listings.____(____).____.median().____()

# Plot results as a bar chart
ipo_by_year.plot(kind='bar')

# Show the plot
plt.show()

Modifier et exécuter le code