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  3. Pythonでの金融データのインポートと管理
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Exercise

取引所別・セクター別の企業価値

.groupby()に列名のリストを渡したり、1つ以上の数値列に対して .mean() のような統計メソッドを直接適用したりすることで、より粒度の細かい要約を作成できます。

ここでは、各セクターについて、企業が上場している取引所ごとに区別して、時価総額の中央値を計算します。さらに、.unstack() を使って、行にある取引所ラベルを列にピボットします。演習を始める前に、コンソールで listings を確認しておくとよいでしょう。

pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みで、作業スペースには参照列 'Exchange' と、時価総額（USDの百万単位）を含む新しい列 market_cap_m を持つ listings DataFrame が用意されています。

Instructions

100 XP
  • データを'Sector'と'Exchange'の両方でグループ化し、結果を by_sector_exchange に代入します。
  • by_sector_exchange の時価総額の中央値を計算し、mcap_by_sector_exchange に代入します。
  • .head() で結果の先頭5行を表示します。
  • mcap_by_sector_exchange に対して .unstack() を呼び出し、Exchange のラベルを列に移して、mcap_unstacked に代入します。
  • 結果を棒グラフでプロットし、タイトルを 'Median Market Capitalization by Exchange'、ylabel を 'USD mn' に設定します。
  • 結果を表示します。