IPO年ごとの時価総額の中央値

前の章の最後のレッスンでは、テクノロジー企業について、年ごとのIPO件数のタイムラインを作成しました。

ここでは、IPO年ごとに時価総額がどのように推移してきたかを分析します。3つの取引所すべてのデータを組み合わせると、より包括的に把握できます。

pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みです。過去の演習で使用した listings DataFrame も利用できます。これは、各上場企業の所属取引所を示す参照列 'exchange' を追加済みです。

この演習はコースの一部です

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() と .head() を使って listings を確認・表示します。
ブロードキャストを使って、米ドル換算の時価総額（百万USD）を格納する新しい列 market_cap_m を listings に作成します。
'IPO Year' が 1985 年より後のすべての企業を選択します。
'IPO Year' 列の欠損値をすべて削除し、残りの値を整数の dtype に変換します。
listings を 'IPO Year' でグループ化し、列 market_cap_m を選択して median を計算し、.sort_index() で並べ替えて、結果を ipo_by_year に代入します。
結果を棒グラフでプロットして表示します。

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 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()

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