Plot lini masa IPO untuk semua bursa menggunakan countplot()

Untuk membuat visualisasi dasar jumlah observasi per kategori dalam sebuah himpunan data, fungsi countplot() dari seaborn biasanya menjadi pilihan utama:

seaborn.countplot(x=None, hue=None, data=None, ...)

Parameter x berisi nama variabel dalam argumen data, yaitu DataFrame yang akan diplot. hue mengidentifikasi variabel kategorikal tambahan melalui warna. Ini adalah tiga parameter opsional dari banyak parameter lain yang diterima fungsi tersebut; untuk daftar lengkapnya, lihat dokumentasi seaborn.

Mari gunakan alat ini untuk membandingkan lini masa aktivitas IPO di tiga bursa. pandas sebagai pd, matplotlib.pyplot sebagai plt, dan seaborn sebagai sns telah diimpor, dan DataFrame listings dengan kolom acuan 'Exchange' tersedia di ruang kerja Anda.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Mengimpor dan Mengelola Data Keuangan di Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Saring listings untuk hanya menyertakan tahun IPO setelah tahun 2000.
Ubah data pada kolom 'IPO Year' menjadi bilangan bulat (integer).
Plot sns.countplot() dari listings menggunakan 'IPO Year' sebagai variabel x dan 'Exchange' untuk hue.
Rotasikan xticks() sebesar 45 derajat dan tampilkan hasilnya.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Select IPOs after 2000
listings = listings[____[____] > ____]

# Convert IPO Year to integer
listings['IPO Year'] = ____[____].____(____)

# Create a countplot
sns.countplot(x=____, hue=____, data=____)

# Rotate xticks and show result
plt.xticks(rotation=45)

# Show the plot
plt.show()

Edit dan Jalankan Kode