セクター別の時価総額の中央値

集計データ（Aggregate data）は、複数の観測値をまとめたデータのことです。動画で学んだように、.groupby() 関数は特定のカテゴリでデータを集計するのに便利です。

これまでに、時価総額データには大きな外れ値があることを確認しました。各セクターの企業価値をより頑健に要約するために、セクター別の時価総額の中央値を計算します。pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みで、NYSE（ニューヨーク証券取引所）の上場銘柄は DataFrame nyse としてワークスペースに用意されています。

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Pythonでの金融データのインポートと管理

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演習の手順

.info() を使って nyse を確認します。
ブロードキャストと .div() を用いて、時価総額を百万USD単位にした新しい列 market_cap_m を作成します。
.drop() で列 'Market Capitalization' を除外します。
.groupby() を nyse に適用し、'Sector' をグループ化の列として指定します。
market_cap_m 列の中央値を計算し、median_mcap_by_sector として保存します。
結果を横向きの棒グラフで描画し、タイトルを 'NYSE - Median Market Capitalization' にします。plt.xlabel() に 'USD mn' を指定してラベルを追加します。
結果を表示します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Inspect NYSE data
nyse.____()

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

# Drop market cap column
nyse = ____.____('Market Capitalization', axis=1)

# Group nyse by sector
mcap_by_sector = ____.____(____)

# Calculate median
median_mcap_by_sector = mcap_by_sector.____.____()

# Plot and show as horizontal bar chart
median_mcap_by_sector.plot(____=____, title='NYSE - Median Market Capitalization')

# Add the label
plt.____('USD mn')

# Show the plot
plt.show()

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