섹터별 시가총액 중앙값
집계 데이터(Aggregate data)는 여러 측정을 결합한 데이터예요. 영상에서 배운 것처럼 .groupby() 함수는 특정 범주로 데이터를 집계하는 데 유용합니다.
앞서 시가총액 데이터에 큰 이상치가 있음을 보셨죠. 각 섹터별 기업의 시장가치를 더 견고하게 요약하기 위해, 섹터별 시가총액 중앙값을 계산해 보겠습니다. pandas는 pd로, matplotlib.pyplot은 plt로 임포트되어 있으며, NYSE 상장 종목 목록이 DataFrame nyse로 작업 공간에 준비되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 금융 데이터 가져오기와 관리
연습 안내
.info()로nyse를 확인하세요.- 브로드캐스팅과
.div()를 사용해, 시가총액을 백만 달러(USD) 단위로 담는 새 열market_cap_m을 만드세요. .drop()으로'Market Capitalization'열을 제거하세요.'Sector'를 기준으로 데이터를 묶도록nyse에.groupby()메서드를 적용하세요.market_cap_m열의 중앙값을 계산해median_mcap_by_sector로 저장하세요.- 결과를 가로 막대 차트로 그리되 제목은
'NYSE - Median Market Capitalization'으로 하세요. 축 라벨은plt.xlabel()과'USD mn'을 사용해 추가하세요. - 결과를 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Inspect NYSE data
nyse.____()
# Create market_cap_m
nyse['market_cap_m'] = ____[____].div(1e6)
# Drop market cap column
nyse = ____.____('Market Capitalization', axis=1)
# Group nyse by sector
mcap_by_sector = ____.____(____)
# Calculate median
median_mcap_by_sector = mcap_by_sector.____.____()
# Plot and show as horizontal bar chart
median_mcap_by_sector.plot(____=____, title='NYSE - Median Market Capitalization')
# Add the label
plt.____('USD mn')
# Show the plot
plt.show()