1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Pythonでの金融データのインポートと管理
Connected

演習

countplot() を使って全取引所のIPOタイムラインを可視化する

データセット内の各カテゴリごとの観測数を手早く可視化するには、通常 seaborn の countplot() 関数を使います。

seaborn.countplot(x=None, hue=None, data=None, ...)

x には、描画対象となる DataFrame を指定する data 引数内の列名を渡します。hue は色分けに使う追加のカテゴリ変数を指定します。これは関数が受け付ける多数のパラメータのうちの3つの任意パラメータです。完全な一覧は seaborn のドキュメントをご覧ください。

このツールを使って、3つの取引所におけるIPOの時系列を比較してみましょう。pandas は pd、matplotlib.pyplot は plt、seaborn は sns としてインポート済みで、参照列 'Exchange' を含む listings DataFrame がワークスペースに用意されています。

指示

100 XP
  • listings をフィルタリングして、2000年より後のIPO年のみを含めます。
  • 列 'IPO Year' のデータを整数に変換します。
  • x 変数に 'IPO Year'、hue に 'Exchange' を指定して、listings の sns.countplot() を描画します。
  • xticks() を45度回転させ、結果を表示します。