IPO 연도별 중위수 시가총액

이전 장의 마지막 레슨에서, 기술 기업의 연도별 IPO 건수 타임라인을 만들어 보셨죠.

이제는 IPO 연도별로 시가총액이 어떻게 변화했는지 살펴보겠습니다. 세 거래소의 데이터를 모두 결합하면 더 종합적인 관점을 얻을 수 있어요.

pandas는 pd로, matplotlib.pyplot은 plt로 이미 임포트되어 있고, 이전 연습 문제에서 사용한 listings DataFrame도 작업 공간에 준비되어 있습니다. 이 DataFrame에는 각 상장 기업의 거래소를 담은 참조 열 'exchange'가 추가되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 금융 데이터 가져오기와 관리

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연습 안내

.info()와 .head()를 사용해 listings를 확인하고 출력하세요.
브로드캐스팅을 사용해 listings에 미화 백만 달러 단위의 시가총액을 담는 새 열 market_cap_m을 만드세요.
'IPO Year'가 1985년 이후인 모든 회사를 선택하세요.
'IPO Year' 열의 모든 결측값을 제거하고, 남은 값을 정수 dtype으로 변환하세요.
listings를 'IPO Year'로 그룹화한 뒤 market_cap_m 열을 선택해 median을 계산하고, .sort_index()로 정렬한 결과를 ipo_by_year에 할당하세요.
결과를 막대 그래프로 그려서 표시하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Inspect listings
listings.____()

# Show listings head
print(listings.____())

# Create market_cap_m
listings['market_cap_m'] = ____[____].div(1e6)

# Select companies with IPO after 1985
listings = listings[____[____] > ____]

# Drop missing values and convert to integers
listings['IPO Year'] = ____[____].dropna().____(int)

# Calculate the median market cap by IPO Year and sort the index
ipo_by_year = listings.____(____).____.median().____()

# Plot results as a bar chart
ipo_by_year.plot(kind='bar')

# Show the plot
plt.show()

코드 편집 및 실행