Spółki według sektora na wszystkich giełdach
Zmienna kategoryczna to zmienna, która przyjmuje jedną z ograniczonej liczby wartości na podstawie pewnej cechy jakościowej. Rozkład częstości to reprezentacja liczby wystąpień danej wartości zmiennej kategorycznej.
Przypomij sobie dane giełdowe z wcześniejszych rozdziałów. Funkcja .mean() nie jest zbyt przydatna do analizy częstości wartości kolumny 'Sector', takich jak 'Technology' czy 'Finance' – dużo lepiej sprawdzą się tu .value_counts() i .nunique().
W tym ćwiczeniu porównasz rozkład notowań na giełdach AMEX, NASDAQ i NYSE według sektora. Biblioteki pandas jako pd i matplotlib.pyplot jako plt zostały już zaimportowane, a dane o notowaniach z poprzednich ćwiczeń są załadowane do słownika listings, którego kluczami są 'amex', 'nasdaq' i 'nyse'.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Importowanie i zarządzanie danymi finansowymi w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Utwórz listę
exchangeszawierającą dokładne nazwy giełd w kolejności podanej powyżej. - Użyj pętli for, aby iterować po liście
exchangesze zmienną iteracyjnąexchangeprzechowującą nazwę każdej giełdy. W każdej iteracji:- Zastosuj
.value_counts()do kolumny'Sector'i przypisz wynik do zmiennejsectors. - Posortuj
sectorsw kolejności malejącej i wyświetl jako wykres słupkowy. - Pokaż wynik.
- Zastosuj
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Create the list exchanges
exchanges = [____, ____, ____]
# Iterate over exchanges then plot and show result
for ____ in exchanges:
sectors = listings[____].____.____()
# Sort in descending order and plot
sectors.sort_values(____=____).plot(____=____)
# Show the plot
plt.show()