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Utiliser .melt() pour comparer le rendement des actions et des obligations

Il est bien connu que le prix des obligations évolue en sens inverse du prix des actions. Dans cet ultime exercice, vous passerez en revue plusieurs notions de ce chapitre pour le vérifier. On vous fournit un tableau des variations en pourcentage du prix des obligations du Trésor américain à 10 ans. Il est au format large, avec une colonne distincte pour chaque année. Vous devrez utiliser la méthode .melt() pour remodeler ce tableau.

Vous utiliserez aussi la méthode .query() pour filtrer les données non nécessaires. Vous fusionnerez ensuite ce tableau avec un tableau des variations en pourcentage du prix de l'indice Dow Jones Industrial. Enfin, vous tracerez les données.

Les tables ten_yr et dji ont été chargées pour vous.

Cette activité fait partie du cours

Assembler des données avec pandas

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Instructions de l’exercice

  • Utilisez .melt() sur ten_yr pour dé-pivoter tout sauf la colonne metric, en fixant var_name='date' et value_name='close'. Enregistrez le résultat dans bond_perc.
  • En utilisant la méthode .query(), sélectionnez uniquement les lignes où metric est égal à close, et enregistrez dans bond_perc_close.
  • Utilisez merge_ordered() pour fusionner dji (table de gauche) et bond_perc_close sur date avec une jointure interne (inner), et définissez suffixes à ('_dow', '_bond'). Enregistrez le résultat dans dow_bond.
  • À partir de dow_bond, tracez uniquement les valeurs du Dow et des obligations.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Use melt on ten_yr, unpivot everything besides the metric column
bond_perc = ____

# Use query on bond_perc to select only the rows where metric=close
bond_perc_close = ____

# Merge (ordered) dji and bond_perc_close on date with an inner join
dow_bond = ____


# Plot only the close_dow and close_bond columns
dow_bond.plot(____, x='date', rot=90)
plt.show()
Modifier et exécuter le code