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सभी एक्सचेंजों पर वर्ष के अनुसार टेक्नोलॉजी IPOs

listings डिक्शनरी में प्रत्येक कंपनी का IPO वर्ष 1972 से 2017 के बीच है. इसलिए, इस संदर्भ में, भले ही इसका dtype float64 है, प्रत्येक शीट के 'IPO Year' कॉलम को एक सुव्यवस्थित क्रम वाले श्रेणीबद्ध वैरिएबल के रूप में माना जा सकता है.

यहाँ आप तीनों एक्सचेंजों का डेटा मिलाएँगे और टेक्नोलॉजी सेक्टर की कंपनियों के लिए IPO वर्षों का वितरण प्लॉट करेंगे. pandas को pd के रूप में और matplotlib.pyplot को plt के रूप में इम्पोर्ट किया जा चुका है, और पिछले अभ्यास की listings डिक्शनरी आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • एक for loop का उपयोग करें जिसमें iterator वैरिएबल exchange हो, जो प्रत्येक एक्सचेंज का नाम रखता है.
    • हर iteration में, listings में key exchange के अनुरूप DataFrame को all_listings में append करें.
  • लूप पूरा होने के बाद, pd.concat() का उपयोग करके all_listings के तीनों DataFrames को मिलाएँ और परिणाम listing_data को असाइन करें.
  • listing_data को 'Technology' कंपनियों के लिए फ़िल्टर करें और परिणाम tech_companies को असाइन करें.
  • tech_companies से 'IPO Year' कॉलम को ipo years को असाइन करें.
  • इस डेटा के लिए, missing values हटाने के लिए .dropna() और int में बदलने के लिए .astype() का उपयोग करें.
  • ipo_years पर .value_counts() लागू करें, वर्षों को ascending order में sort करें, और 'Tech IPOs by Year' शीर्षक वाला bar plot बनाएँ.
  • xticks को 45 डिग्री घुमाएँ और परिणाम दिखाएँ.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Create lists
exchanges = ['amex', 'nasdaq', 'nyse']
all_listings = []

# Use for loop to create listing_data
for exchange in exchanges:
    all_listings.____(____[____])
    
# Combine DataFrames
listing_data = pd.____(____)

# Select tech companies
tech_companies = listing_data[____.____ == 'Technology']

# Create ipo_years
ipo_years = ____[____]

# Drop missing values and convert to int
ipo_years = ipo_years.____().____(int)

# Count values, sort ascending by year, and create a bar plot
ipo_years.____().plot(kind=____, ____='Tech IPOs by Year')

# Rotate xticks and show result
plt.xticks(____=____)

# Show the plot
plt.show()
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