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एक्सचेंज और सेक्टर के अनुसार कंपनी वैल्यू

आप .groupby() के अंदर कॉलमों की एक सूची देकर और/या एक सांख्यिकीय मेथड जैसे .mean() को सीधे एक या अधिक संख्यात्मक कॉलमों पर लगाकर अपने डेटा के और सूक्ष्म सारांश बना सकते हैं।

यहाँ, आप हर सेक्टर के लिए मीडियन मार्केट कैपिटलाइज़ेशन निकालेंगे, जिसे उस एक्सचेंज के आधार पर अलग किया गया है जहाँ कंपनियाँ सूचीबद्ध हैं। आप .unstack() का उपयोग करके एक्सचेंज लेबल्स को रो से कॉलम में पिवट भी करेंगे। अभ्यास शुरू करने से पहले कंसोल में listings देख लेना अच्छा रहेगा!

pandas को pd और matplotlib.pyplot को plt के रूप में इम्पोर्ट किया गया है, और listings DataFrame, जिसमें संदर्भ कॉलम 'Exchange' और नया कॉलम market_cap_m (USD में मिलियन्स के रूप में मार्केट कैप) शामिल है, आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • अपने डेटा को 'Sector' और 'Exchange' दोनों के आधार पर समूहित करें, और परिणाम को by_sector_exchange में असाइन करें।
  • by_sector_exchange के लिए मीडियन मार्केट कैपिटलाइज़ेशन निकालें और उसे mcap_by_sector_exchange में असाइन करें।
  • परिणाम की पहली 5 पंक्तियाँ .head() से दिखाएँ।
  • mcap_by_sector_exchange पर .unstack() कॉल करें ताकि Exchange लेबल्स कॉलम में आ जाएँ, और इसे mcap_unstacked में असाइन करें।
  • परिणाम को बार चार्ट के रूप में प्लॉट करें, जिसका शीर्षक 'Median Market Capitalization by Exchange' हो और ylabel 'USD mn' सेट हो।
  • परिणाम दिखाएँ।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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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