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  3. Python으로 금융 데이터 가져오기와 관리
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Exercise

섹터와 거래소별로 여러 지표 계산하기

.agg() 함수는 데이터를 더 다양한 방식으로 집계할 수 있게 해요. 통계 메서드 이름의 리스트를 제공하면 한 번에 여러 요약 통계를 계산합니다. 집계된 열에 새 이름을 지정하려면 딕셔너리를 인자로 받는 rename 메서드를 사용할 수 있어요. 이때 딕셔너리의 키는 계산한 지표의 원래 이름이고, 값은 지정할 새 이름입니다.

이번 연습에서는 시가총액을 백만 달러(USD) 단위로 변환한 값의 평균, 중앙값, 표준편차를 계산해 보겠습니다. pandas는 pd로, matplotlib.pyplot은 plt로 임포트되어 있으며, 기준 열 'Exchange'를 포함한 listings DataFrame이 워크스페이스에 준비되어 있어요.

Instructions

100 XP
  • 브로드캐스팅과 .div()를 사용해 시가총액을 백만 달러(USD) 단위로 변환한 새 열 'market_cap_m'을 만드세요.
  • 데이터를 'Sector'와 'Exchange' 두 열로 그룹화하고 결과를 by_sector_exchange에 할당하세요.
  • by_sector_exchange의 market_cap_m 열을 변수 bse_mcm에 할당하세요.
  • .agg()로 market_cap_m의 평균, 중앙값, 표준편차를 계산하고, 키워드 매개변수 columns에 딕셔너리 인자를 사용해 결과 열 이름을 각각 'Average', 'Median', 'Standard Deviation'으로 지정해 summary에 저장하세요.
  • 결과를 콘솔에 출력하세요.