Valeur des entreprises par bourse et par secteur

Vous pouvez produire des résumés plus détaillés de vos données en passant une liste de colonnes à .groupby() et/ou en appliquant directement une méthode statistique comme .mean() à une ou plusieurs colonnes numériques.

Ici, vous allez calculer la capitalisation boursière médiane pour chaque secteur, en la différenciant selon la bourse où les entreprises sont inscrites. Vous utiliserez aussi .unstack() pour faire pivoter les étiquettes de bourse des lignes vers les colonnes. C'est une bonne idée d'inspecter listings dans votre console avant de commencer l'exercice!

pandas sous le nom pd et matplotlib.pyplot sous le nom plt ont été importés, et le DataFrame listings, avec la colonne de référence 'Exchange' et une nouvelle colonne market_cap_m qui contient la capitalisation en millions de dollars US, 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

Regroupez vos données par 'Sector' et 'Exchange', et assignez le résultat à by_sector_exchange.
Calculez la capitalisation boursière médiane pour by_sector_exchange et assignez le résultat à mcap_by_sector_exchange.
Affichez les 5 premières lignes du résultat avec .head().
Appelez .unstack() sur mcap_by_sector_exchange pour déplacer les étiquettes Exchange vers les colonnes, et assignez le résultat à mcap_unstacked.
Tracez le résultat sous forme d'histogramme avec le titre 'Median Market Capitalization by Exchange' et ylabel défini à 'USD mn',
Affichez le résultat.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Group listings by Sector and Exchange
by_sector_exchange = ____.____(['Sector', 'Exchange'])

# Calculate the median market cap
mcap_by_sector_exchange = by_sector_exchange.____.____()

# Display the head of the result
print(mcap_by_sector_exchange.____())

# Unstack mcap_by_sector_exchange
mcap_unstacked = ____.____()

# Plot as a bar chart
mcap_unstacked.plot(____=____, title='Median Market Capitalization by Exchange')

# Set the x label
plt.____('USD mn')

# Show the plot
plt.show()

Modifier et exécuter le code