섹터별 모든 요약 통계
이전 장에서 배운 다양한 요약 통계는 groupby 객체에 적용하면 범주별 결과를 얻을 수 있어요. 한 번에 여러 지표를 보여 주는 .describe() 함수도 포함됩니다!
여기서는 NASDAQ 상장 데이터를 가지고 연습해 보겠습니다. pandas는 pd로 임포트되어 있으며, NASDAQ 거래소 상장 데이터는 nasdaq DataFrame으로 워크스페이스에 준비되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 금융 데이터 가져오기와 관리
연습 안내
.info()로nasdaq데이터를 확인하세요.- 새로운 열
market_cap_m을 만들어 시가총액을 USD 백만 단위로 저장하세요. 다음 줄에서'Market Capitalization'열을 삭제하세요. nasdaq데이터를'Sector'로 그룹화하고nasdaq_by_sector에 할당하세요.nasdaq_by_sector에 대해.describe()메서드를 호출하고summary에 할당한 뒤 결과를 출력하세요.- 잘 동작하지만,
result는 긴 형식이며 앞에서 본pd.MultiIndex()를 사용합니다..unstack()을 호출해summary를 넓은 형식으로 변환하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Inspect NASDAQ data
nasdaq.____()
# Create market_cap_m
nasdaq['market_cap_m'] = ____[____].div(1e6)
# Drop the Market Capitalization column
nasdaq.drop('Market Capitalization', axis=1, inplace=True)
# Group nasdaq by Sector
nasdaq_by_sector = ____.____(____)
# Create summary statistics by sector
summary = ____.____()
# Print the summary
print(summary)
# Unstack
summary = ____.____()
# Print the summary again
print(summary)