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Exercice

countplot()으로 모든 거래소의 IPO 타임라인 그리기

데이터셋에서 범주별 관측치 개수를 기본적으로 시각화하려면 보통 seaborn의 countplot() 함수를 사용해요:

seaborn.countplot(x=None, hue=None, data=None, ...)

x 매개변수에는 플로팅할 DataFrame인 data 인수에서 사용할 변수 이름을 넣습니다. hue 는 색상으로 구분할 추가 범주형 변수를 지정해요. 이들은 함수가 받는 많은 선택적 매개변수 중 세 가지예요. 전체 목록은 seaborn 문서에서 확인하세요.

이 도구를 사용해 세 거래소 전반의 IPO 활동 타임라인을 비교해 보겠습니다. pandas 는 pd, matplotlib.pyplot 은 plt, seaborn 은 sns 로 임포트되어 있고, 참조 열 'Exchange' 를 가진 listings DataFrame이 작업 공간에 준비되어 있어요.

Instructions

100 XP
  • listings 를 2000년 이후의 IPO 연도만 포함하도록 필터링하세요.
  • 'IPO Year' 열의 데이터를 정수로 변환하세요.
  • sns.countplot() 으로 listings 를 플로팅하되 x 변수는 'IPO Year', hue 는 'Exchange' 를 사용하세요.
  • xticks() 를 45도로 회전하고 결과를 표시하세요.