शुरू करेंमुफ़्त में शुरू करें

S&P500 रिटर्न के मासिक mean, median और standard deviation को विज़ुअलाइज़ करें

आपने अपसैंपल किए गए डेटा से कई एग्रीगेट स्टैटिस्टिक्स निकालना भी सीखा है.

चलिए देखते हैं कि पिछले 10 सालों में दैनिक S&P500 रिटर्न का मासिक mean, median और standard deviation किस तरह ट्रेंड हुए हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Time Series डेटा मैनिपुलेट करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

हमने आपके लिए pandas को pd नाम से और matplotlib.pyplot को plt नाम से इम्पोर्ट कर रखा है.

  • pd.read_csv() का उपयोग करके 'sp500.csv' इम्पोर्ट करें, parse_dates और index_col के जरिए 'date' कॉलम पर आधारित DateTimeIndex सेट करें, परिणाम sp500 में असाइन करें, और .info() से जाँच करें.
  • .squeeze() से sp500 को pd.Series() में बदलें, और .pct_change() लगाकर daily_returns की गणना करें.
  • daily_returns को .resample() करके month-end फ़्रीक्वेंसी (उपनाम: 'M') पर लाएँ, और .agg() से 'mean', 'median', और 'std' निकालें. परिणाम stats में असाइन करें.
  • stats को .plot() करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import data here
sp500 = ____

# Calculate daily returns here
daily_returns = ____

# Resample and calculate statistics
stats = ____

# Plot stats here
कोड संपादित करें और चलाएँ