Explorer et nettoyer les renseignements sur les inscriptions d'entreprises
Pour amorcer la construction d'un indice basé sur la valeur de marché, vous allez travailler avec les renseignements combinés d'inscription des trois plus grandes bourses américaines : le NYSE, le NASDAQ et l'AMEX.
Dans cet exercice et le suivant, vous calculerez les pondérations par capitalisation boursière pour ces actions.
Nous avons déjà importé pandas sous le nom pd, et chargé l'ensemble de données listings contenant les informations d'inscription du NYSE, du NASDAQ et de l'AMEX. La colonne 'Market Capitalization' est déjà exprimée en millions USD.
Cette activité fait partie du cours
Manipuler des séries chronologiques en Python
Instructions de l’exercice
- Inspectez
listingsà l'aide de.info(). - Déplacez la colonne
'Stock Symbol'dans l'index (inplace). - Supprimez de
listingstoutes les entreprises dont l'information'Sector'est manquante. - Sélectionnez les entreprises dont l'année d'IPO est antérieure à 2019.
- Vérifiez le résultat des changements que vous venez d'apporter avec
.info(). - Affichez le nombre d'entreprises par
'Sector'à l'aide de.groupby()et.size(). Triez la sortie en ordre décroissant.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Inspect listings
print(____)
# Move 'stock symbol' into the index
# Drop rows with missing 'sector' data
# Select companies with IPO Year before 2019
listings = ____
# Inspect the new listings data
print(____)
# Show the number of companies per sector
print(____)