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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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演習

セクターと取引所ごとに複数の指標を計算する

.agg() 関数を使うと、より多様な方法でデータを集計できます。統計手法名のリストを渡すと、複数の要約統計量を一度に計算します。集計後の列名は rename メソッドで付け替えられます。rename は辞書を受け取り、キーに計算したメトリクス名、値に希望する新しい名前を指定します。

この演習では、時価総額（USD単位）を百万単位に換算したうえで、その平均、中央値、標準偏差を計算します。pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みで、参照列 'Exchange' を持つ listings DataFrame がワークスペースに用意されています。

指示

100 XP
  • ブロードキャストと .div() を使って、USDの時価総額を百万単位にした新しい列 'market_cap_m' を作成します。
  • 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 market_cap_m 列を取り出して、変数 bse_mcm に代入します。
  • .agg() を使って market_cap_m の mean、median、std を計算し、rename メソッドのキーワード引数 columns に辞書を渡して、それぞれの結果の列名を 'Average'、'Median'、'Standard Deviation' に変更し、summary に代入します。
  • 結果をコンソールに表示します。