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Calculer plusieurs mesures par secteur et par bourse

La fonction .agg() vous permet d'agréger vos données de multiples façons. En passant une liste de noms de méthodes statistiques, vous calculez plus d'une statistique descriptive à la fois. Vous pouvez fournir de nouveaux noms pour les colonnes agrégées avec la méthode rename, qui prend en argument un dictionnaire où les clés sont les noms des mesures que vous calculez et les valeurs, les nouveaux noms souhaités.

Dans cet exercice, vous allez calculer la moyenne, la médiane et l'écart type des capitalisations boursières en millions de dollars US. 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', est disponible dans votre espace de travail.

Cette activité fait partie du cours

Importer et gérer des données financières en Python

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Instructions de l’exercice

  • À l'aide de la diffusion (broadcasting) et de .div(), créez une nouvelle colonne 'market_cap_m' qui contient la capitalisation boursière en millions de dollars US.
  • Regroupez vos données par 'Sector' et 'Exchange', et affectez le résultat à by_sector_exchange.
  • Affectez la colonne market_cap_m de by_sector_exchange à une variable bse_mcm.
  • Utilisez .agg() pour calculer la moyenne, la médiane et l'écart type de market_cap_m, puis appelez la méthode rename avec un dictionnaire passé au paramètre nommé columns afin d'enregistrer les résultats sous 'Average', 'Median' et 'Standard Deviation', respectivement, et affectez à summary.
  • Affichez le résultat dans votre console.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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

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

# Subset market_cap_m of by_sector_exchange
bse_mcm = ____[____]

# Calculate mean, median, and std in summary
summary = ____.____(['____', '____', '____']).rename(columns={'mean': ____, 'median': ____, 'std':____})

# Print the summary
print(summary)
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