すべての取引所におけるセクター別の企業数
カテゴリ変数とは、ある質的な性質に基づいて限られた値のいずれかをとる変数のことです。度数分布は、そのカテゴリ変数が何回出現したかを表すものです。
前の章で扱った証券取引所のデータを思い出してください。'Technology' や 'Finance' のような 'Sector' の値の頻度を理解するには、.mean() はあまり役に立ちませんが、.value_counts() や .nunique() は有用です。
この演習では、AMEX、NASDAQ、NYSE の各取引所について、セクターごとの上場数の分布を比較します。pandas は pd として、matplotlib.pyplot は plt としてインポート済みで、前の演習からの上場情報は、キーが 'amex'、'nasdaq'、'nyse' の辞書 listings に読み込まれています。
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
演習の手順
- 上記の順序で取引所名の文字列を正確に含むリスト
exchangesを作成します。 - for ループで、各取引所名を格納する反復変数
exchangeを用いてexchangesを走査します。各イテレーションで次を行います。'Sector'に.value_counts()を適用し、結果をsectorsに代入します。sectorsを降順に並べ替え、棒グラフで描画します。- 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。
# Create the list exchanges
exchanges = [____, ____, ____]
# Iterate over exchanges then plot and show result
for ____ in exchanges:
sectors = listings[____].____.____()
# Sort in descending order and plot
sectors.sort_values(____=____).plot(____=____)
# Show the plot
plt.show()