Semua statistik ringkasan berdasarkan sektor

Anda dapat menerapkan berbagai statistik ringkasan yang telah Anda pelajari di bab sebelumnya pada objek groupby untuk memperoleh hasil per kategori. Ini mencakup fungsi .describe(), yang sekaligus memberikan beberapa wawasan!

Di sini, Anda akan mempraktikkannya dengan daftar NASDAQ. pandas telah diimpor sebagai pd, dan data daftar bursa saham NASDAQ tersedia di ruang kerja Anda dalam DataFrame nasdaq.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Mengimpor dan Mengelola Data Keuangan di Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Periksa data nasdaq menggunakan .info().
Buat kolom baru market_cap_m yang berisi nilai kapitalisasi pasar dalam juta USD. Pada baris berikutnya, hapus kolom 'Market Capitalization'.
Kelompokkan data nasdaq berdasarkan 'Sector' dan simpan ke nasdaq_by_sector.
Panggil metode .describe() pada nasdaq_by_sector, simpan ke summary, lalu cetak hasilnya.
Ini berhasil, tetapi result dalam format panjang dan menggunakan pd.MultiIndex() yang telah Anda lihat sebelumnya. Ubah summary ke format lebar dengan memanggil .unstack().

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Inspect NASDAQ data
nasdaq.____()

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

# Drop the Market Capitalization column
nasdaq.drop('Market Capitalization', axis=1, inplace=True)

# Group nasdaq by Sector
nasdaq_by_sector = ____.____(____)

# Create summary statistics by sector
summary = ____.____()

# Print the summary
print(summary)

# Unstack 
summary = ____.____()

# Print the summary again
print(summary)

Edit dan Jalankan Kode