सभी एक्सचेंजों के लिए countplot() के साथ IPO टाइमलाइन प्लॉट करें
किसी डेटासेट में प्रति श्रेणी observations की संख्या का एक बेसिक विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए, seaborn का countplot() फंक्शन आम तौर पर सबसे आसान तरीका है:
seaborn.countplot(x=None, hue=None, data=None, ...)
x पैरामीटर में उन वैरिएबल्स के नाम होते हैं जो data आर्ग्यूमेंट (प्लॉट किया जाने वाला DataFrame) में मौजूद हैं. hue एक अतिरिक्त categorical वैरिएबल को रंग के ज़रिए अलग करता है. ये उस फंक्शन द्वारा स्वीकार किए जाने वाले कई वैकल्पिक पैरामीटर्स में से तीन हैं; पूरी सूची के लिए seaborn की documentation देखें.
आइए इस टूल का उपयोग करके तीनों एक्सचेंजों में IPO गतिविधि की टाइमलाइन की तुलना करें. pandas को pd के रूप में, matplotlib.pyplot को plt के रूप में, और seaborn को sns के रूप में इम्पोर्ट किया गया है, और आपके वर्कस्पेस में 'Exchange' रेफरेंस कॉलम वाला listings DataFrame उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना
अभ्यास निर्देश
listingsको फ़िल्टर करें ताकि केवल वर्ष 2000 के बाद के IPO years शामिल हों.- कॉलम
'IPO Year'के डेटा को integers में कन्वर्ट करें. listingsकाsns.countplot()प्लॉट करें जिसमेंxवैरिएबल के रूप में'IPO Year'औरhueके रूप में'Exchange'हो.xticks()को 45 डिग्री घुमाएँ और परिणाम दिखाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Select IPOs after 2000
listings = listings[____[____] > ____]
# Convert IPO Year to integer
listings['IPO Year'] = ____[____].____(____)
# Create a countplot
sns.countplot(x=____, hue=____, data=____)
# Rotate xticks and show result
plt.xticks(rotation=45)
# Show the plot
plt.show()