Median kapitalisasi pasar berdasarkan tahun IPO

Pada pelajaran terakhir di bab sebelumnya, Anda membuat linimasa jumlah IPO per tahun untuk perusahaan teknologi.

Sekarang, mari analisis bagaimana kapitalisasi pasar berkembang untuk berbagai tahun IPO. Anda dapat menggabungkan data dari ketiga bursa untuk mendapatkan gambaran yang lebih komprehensif.

pandas sebagai pd dan matplotlib.pyplot sebagai plt telah diimpor, dan DataFrame listings dari latihan sebelumnya—yang kini mencakup kolom referensi tambahan 'exchange' berisi bursa untuk setiap perusahaan tercatat—tersedia di workspace Anda.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Mengimpor dan Mengelola Data Keuangan di Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Periksa dan tampilkan listings menggunakan .info() dan .head().
Dengan broadcasting, buat kolom baru market_cap_m pada listings yang berisi kapitalisasi pasar dalam jutaan USD.
Pilih semua perusahaan dengan 'IPO Year' setelah 1985.
Hapus semua nilai hilang pada kolom 'IPO Year', lalu ubah sisa nilainya menjadi tipe dtype integer.
Kelompokkan listings berdasarkan 'IPO Year', pilih kolom market_cap_m dan hitung median, urutkan dengan .sort_index(), lalu tetapkan hasilnya ke ipo_by_year.
Plot dan tampilkan hasilnya sebagai bagan batang.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Inspect listings
listings.____()

# Show listings head
print(listings.____())

# Create market_cap_m
listings['market_cap_m'] = ____[____].div(1e6)

# Select companies with IPO after 1985
listings = listings[____[____] > ____]

# Drop missing values and convert to integers
listings['IPO Year'] = ____[____].dropna().____(int)

# Calculate the median market cap by IPO Year and sort the index
ipo_by_year = listings.____(____).____.median().____()

# Plot results as a bar chart
ipo_by_year.plot(kind='bar')

# Show the plot
plt.show()

Edit dan Jalankan Kode