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  5. Pythonでの金融データのインポートと管理

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Exercise

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。

Instructions

100 XP
  • 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。