सभी एक्सचेंजों पर सेक्टर के अनुसार कंपनियाँ
एक categorical variable ऐसा वैरिएबल होता है जो किसी गुणात्मक विशेषता के आधार पर सीमित मानों में से एक लेता है। frequency distribution यह दिखाता है कि कोई categorical variable कितनी बार आता है।
पिछले अध्यायों के स्टॉक एक्सचेंज डेटा को याद कीजिए। .mean() फंक्शन 'Technology' और 'Finance' जैसे 'Sector' मूल्यों की आवृत्ति समझने में बहुत मददगार नहीं है, जबकि .value_counts() और .nunique() उपयोगी हैं।
इस अभ्यास में, आप AMEX, NASDAQ, और NYSE पर प्रति सेक्टर लिस्टिंग्स के वितरण की तुलना करेंगे। pandas को pd के रूप में और matplotlib.pyplot को plt के रूप में इम्पोर्ट किया गया है, और पिछले अभ्यासों की लिस्टिंग जानकारी एक डिक्शनरी listings में लोड की गई है, जिसकी keys 'amex', 'nasdaq', और 'nyse' हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना
अभ्यास निर्देश
- ऊपर दिए क्रम में एक्सचेंजों के नामों की बिल्कुल वही strings रखते हुए एक लिस्ट
exchangesबनाएँ। - एक for लूप का उपयोग करके
exchangesपर इटरेट करें, जहाँ इटररेटर वैरिएबलexchangeहर बार किसी एक एक्सचेंज का नाम रखे। हर iteration में:'Sector'पर.value_counts()लगाएँ और परिणामsectorsको असाइन करें।sectorsको अवरोही क्रम में sort करें और उन्हें bar plot में प्लॉट करें।- परिणाम दिखाएँ।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Create the list exchanges
exchanges = [____, ____, ____]
# Iterate over exchanges then plot and show result
for ____ in exchanges:
sectors = listings[____].____.____()
# Sort in descending order and plot
sectors.sort_values(____=____).plot(____=____)
# Show the plot
plt.show()