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Manipolare i dati con Pandas

Puoi combinare dati da fonti diverse in un unico DataFrame.

Immagina di dover calcolare il PIL per valutare lo stato di salute dell'economia statunitense. Hai raccolto i dati necessari da fonti eterogenee e in formati differenti.

Puoi calcolare il prodotto interno lordo usando i DataFrame forniti per le spese per consumi personali, le spese del governo, gli investimenti fissi lordi privati interni e le esportazioni nette. I DataFrame ge, gpdi, ne e pce sono già disponibili.

Questo esercizio fa parte del corso

Python intermedio per la finanza

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Istruzioni dell'esercizio

  • Combina i DataFrame di origine forniti ge, gpdi, ne e pce, in quest'ordine, in un unico nuovo DataFrame.
  • Somma i valori in ciascuna riga per ottenere il PIL per anno.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Combine the source DataFrames into one
gdp = pd.____([ge, gpdi, ____, ____], axis=1)

# Add the columns and create a new column with the result
gdp['GDP'] = gdp.____(np.sum, axis=1)
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