Créer de nouvelles colonnes

Les dépenses de consommation personnelle (PCE) mesurent la consommation des ménages et sont utiles pour évaluer l'état et l'orientation de l'économie. Imaginez que vous êtes analyste financier dans un fonds de placement et que vous devez calculer la PCE. La PCE correspond à la somme de la consommation de biens durables (PCDG), de biens non durables (PCND) et de services (PCESV) par les consommateurs. Calculons la PCE à l'aide de la liste pcesv, du DataFrame pcnd et de PCDG à partir d'un fichier CSV.

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Python intermédiaire pour la finance

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Instructions de l’exercice

Créez une colonne nommée PCESV à partir d'une liste de valeurs pcesv.
Créez une colonne nommée PCND à partir du DataFrame pcnd.
Utilisez la fonction .read_csv() pour créer une colonne nommée PCD à partir du fichier CSV pcdg.csv.
Créez une nouvelle colonne nommée PCE en additionnant les autres colonnes.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Use the list pcesv to create the column PCESV
pce[____] = pcesv

# Use the DataFrame pcnd to create the column PCND
____ = pcnd

# Create column for PCDG using Pandas read_csv
pce['PCDG'] = pd.____('pcdg.csv', index_col='DATE')

# Create a column PCE by adding values from other columns
pce['PCE'] = pce['PCDG'] ____ pce['____'] + ____
pce.head()

Modifier et exécuter le code