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.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 금융 데이터 가져오기와 관리
연습 안내
listings를 2000년 이후의 IPO 연도만 포함하도록 필터링하세요.'IPO Year'열의 데이터를 정수로 변환하세요.sns.countplot()으로listings를 플로팅하되x변수는'IPO Year',hue는'Exchange'를 사용하세요.xticks()를 45도로 회전하고 결과를 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Select IPOs after 2000
listings = listings[____[____] > ____]
# Convert IPO Year to integer
listings['IPO Year'] = ____[____].____(____)
# Create a countplot
sns.countplot(x=____, hue=____, data=____)
# Rotate xticks and show result
plt.xticks(rotation=45)
# Show the plot
plt.show()