Entreprises par secteur sur toutes les bourses

Une variable catégorielle est une variable qui prend l'une d'un nombre limité de valeurs selon une propriété qualitative. Une distribution de fréquences représente le nombre de fois où une valeur d'une variable catégorielle se produit.

Repensez aux données des bourses des chapitres précédents. La fonction .mean() n'aide pas vraiment à comprendre la fréquence des valeurs de 'Sector' comme 'Technology' et 'Finance', alors que .value_counts() et .nunique() le font.

Dans cet exercice, vous comparerez la répartition des titres inscrits à l'AMEX, au NASDAQ et au NYSE par secteur. pandas sous pd et matplotlib.pyplot sous plt ont été importés, et les informations sur les inscriptions des exercices précédents ont été chargées dans un dictionnaire listings dont les clés sont 'amex', 'nasdaq' et 'nyse'.

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Importer et gérer des données financières en Python

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Instructions de l’exercice

Créez une liste exchanges contenant exactement les chaînes de caractères des noms des bourses dans l'ordre donné ci-dessus.
Utilisez une boucle for pour itérer sur exchanges avec une variable d'itération exchange qui contient le nom de chaque bourse. À chaque itération :
- Appliquez .value_counts() à 'Sector' et affectez le résultat à sectors.
- Triez sectors en ordre décroissant et tracez-les dans un diagramme à bandes.
- Affichez le résultat.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create the list exchanges
exchanges = [____, ____, ____]

# Iterate over exchanges then plot and show result
for ____ in exchanges:
    sectors = listings[____].____.____()
    # Sort in descending order and plot
    sectors.sort_values(____=____).plot(____=____)
    # Show the plot
    plt.show()

Modifier et exécuter le code