Utilisation de .melt() pour les performances des actions et des obligations
Il est de notoriété publique que le cours des obligations est inversement lié au cours des actions. Dans ce dernier exercice, vous passerez en revue de nombreuses rubriques de ce chapitre pour le confirmer. Vous disposez d'une table des variations en pourcentage du cours des obligations du Trésor américain à 10 ans. Il s'agit d'un format large qui comporte une colonne distincte pour chaque année. Vous devrez utiliser la méthode .melt() pour remodeler cette table.
En outre, vous utiliserez la méthode .query() pour filtrer les données inutiles. Vous fusionnerez cette table avec une table de la variation en pourcentage du cours de l'indice boursier Dow Jones Industrial. Enfin, vous tracerez des données.
Les tables ten_yr et dji ont été chargées pour vous.
Cet exercice fait partie du cours
Joindre des données avec pandas
Instructions
- Utilisez
.melt()surten_yrpour tout dépivoter à l'exception de la colonnemetric, en définissantvar_name='date'etvalue_name='close'. Enregistrez le résultat dansbond_perc. - À l'aide de la méthode
.query(), sélectionnez uniquement les lignes oùmetricest égal àclose, puis enregistrez-les dansbond_perc_close. - Utilisez
merge_ordered()pour fusionnerdji(table de gauche) etbond_perc_closesurdateavec une jointure interne, et définissez lessuffixessur('_dow', '_bond'). Enregistrez le résultat dansdow_bond. - À l'aide de
dow_bond, tracez uniquement les valeurs du Dow et des obligations.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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()