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  3. Pythonでの時系列データ操作
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演習

企業の上場情報を探索してクレンジングする

時価総額ベースの指数を作成するにあたり、まずは米国の主要3市場である NYSE、NASDAQ、AMEX の上場情報を統合したデータを扱います。

この演習と次の演習では、これらの銘柄に対して時価総額ウェイトを計算します。

すでに pandas は pd としてインポート済みで、NYSE、NASDAQ、AMEX の上場情報を含む listings データセットを読み込んであります。列 'Market Capitalization' はすでに USD mn（百万米ドル）で表されています。

指示

100 XP
  • .info() を使って listings を確認します。
  • 列 'Stock Symbol' をインデックスに移動します（inplace）。
  • listings から 'Sector' 情報が欠損している企業をすべて削除します。
  • IPO 年が 2019 年より前の企業を選択します。
  • 直前の変更結果を .info() で確認します。
  • .groupby() と .size() を使って 'Sector' ごとの企業数を表示し、降順に並べ替えます。