Valeur des entreprises par place boursière et par secteur

Vous pouvez produire des synthèses plus détaillées en fournissant une liste de colonnes à .groupby() et/ou en appliquant directement une méthode statistique comme .mean() à une ou plusieurs colonnes numériques.

Ici, vous allez calculer la capitalisation boursière médiane pour chaque secteur, en la différenciant selon la place boursière sur laquelle les entreprises sont cotées. Vous utiliserez également .unstack() pour faire passer les libellés de place boursière des lignes aux colonnes. Nous vous conseillons d’inspecter listings dans votre console avant de commencer l’exercice !

pandas sous pd et matplotlib.pyplot sous plt ont été importés, et le DataFrame listings, avec la colonne de référence 'Exchange' et une nouvelle colonne market_cap_m qui contient la capitalisation en millions de dollars américains (USD), est disponible dans votre espace de travail.

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Instructions

Regroupez vos données par 'Sector' et 'Exchange', et affectez le résultat à by_sector_exchange.
Calculez la capitalisation boursière médiane pour by_sector_exchange et affectez-la à mcap_by_sector_exchange.
Affichez les 5 premières lignes du résultat avec .head().
Appelez .unstack() sur mcap_by_sector_exchange pour déplacer les libellés Exchange vers les colonnes, et affectez le résultat à mcap_unstacked.
Tracez le résultat sous forme d’histogramme avec le titre 'Median Market Capitalization by Exchange' et ylabel défini sur 'USD mn'.
Affichez le graphique.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

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

# Calculate the median market cap
mcap_by_sector_exchange = by_sector_exchange.____.____()

# Display the head of the result
print(mcap_by_sector_exchange.____())

# Unstack mcap_by_sector_exchange
mcap_unstacked = ____.____()

# Plot as a bar chart
mcap_unstacked.plot(____=____, title='Median Market Capitalization by Exchange')

# Set the x label
plt.____('USD mn')

# Show the plot
plt.show()

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