Zacznij terazZacznij za darmo

Eksploracja i czyszczenie informacji o notowanych spółkach

Aby rozpocząć budowę indeksu opartego na kapitalizacji rynkowej, będziesz pracować z połączonymi danymi o notowaniach z trzech największych giełd papierów wartościowych w USA: NYSE, NASDAQ i AMEX.

W tym i kolejnym ćwiczeniu obliczysz wagi oparte na kapitalizacji rynkowej dla tych akcji.

Biblioteka pandas została już zaimportowana jako pd, a zbiór danych listings zawierający informacje o notowaniach na NYSE, NASDAQ i AMEX jest już wczytany. Kolumna 'Market Capitalization' jest wyrażona w milionach USD.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Manipulowanie danymi szeregów czasowych w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Sprawdź listings za pomocą .info().
  • Przenieś kolumnę 'Stock Symbol' do indeksu (użyj inplace).
  • Usuń z listings wszystkie spółki, którym brakuje informacji o 'Sector'.
  • Wybierz spółki z rokiem IPO wcześniejszym niż 2019.
  • Sprawdź wynik wprowadzonych zmian za pomocą .info().
  • Wyświetl liczbę spółek w każdym sektorze ('Sector') przy użyciu .groupby() i .size(). Posortuj wyniki w kolejności malejącej.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Inspect listings
print(____)

# Move 'stock symbol' into the index


# Drop rows with missing 'sector' data


# Select companies with IPO Year before 2019
listings = ____

# Inspect the new listings data
print(____)

# Show the number of companies per sector
print(____)
Edytuj i uruchom kod