.melt() से स्टॉक्स बनाम बॉन्ड परफॉर्मेंस
यह व्यापक रूप से जाना जाता है कि बॉन्ड की कीमतें स्टॉक्स की कीमतों के विपरीत चलती हैं। इस आखिरी अभ्यास में, आप इस अध्याय के कई टॉपिक्स दोबारा देखेंगे और इसे परखेंगे। आपको US 10-year ट्रेज़री बॉन्ड प्राइस के प्रतिशत बदलाव की एक टेबल दी गई है। यह वाइड फॉर्मेट में है, जहाँ हर साल के लिए अलग कॉलम है। आपको इस टेबल को रीशेप करने के लिए .melt() मेथड का उपयोग करना होगा।
साथ ही, आप ज़रूरी नहीं डेटा को फ़िल्टर करने के लिए .query() मेथड का उपयोग करेंगे। आप इस टेबल को Dow Jones Industrial स्टॉक इंडेक्स प्राइस के प्रतिशत बदलाव वाली टेबल से मर्ज करेंगे। अंत में, आप डेटा को प्लॉट करेंगे।
टेबल्स ten_yr और dji आपके लिए लोड कर दी गई हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ Data Joining
अभ्यास निर्देश
ten_yrपर.melt()का उपयोग करें ताकिmetricकॉलम को छोड़कर बाकी सब अनपिवट हो जाए, औरvar_name='date'तथाvalue_name='close'सेट करें। परिणामbond_percमें सेव करें।.query()मेथड का उपयोग करके केवल वही पंक्तियाँ चुनें जहाँmetricका मानcloseहो, और उसेbond_perc_closeमें सेव करें।merge_ordered()का उपयोग करकेdji(लेफ़्ट टेबल) औरbond_perc_closeकोdateपर inner join के साथ मर्ज करें, औरsuffixesको('_dow', '_bond')के बराबर सेट करें। परिणामdow_bondमें सेव करें।dow_bondका उपयोग करते हुए, केवल Dow और bond के मानों को प्लॉट करें।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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()