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Este exercício faz parte do curso
Neste capítulo, você vai aprender a importar, limpar e combinar dados de planilhas de uma pasta de trabalho do Excel em um DataFrame do pandas. Você também vai praticar como agrupar dados, resumir informações por categorias e visualizar o resultado usando subplots e heatmaps. Você usará dados de empresas listadas nas bolsas NASDAQ, NYSE e AMEX com informações sobre nome da empresa, símbolo da ação, última capitalização de mercado e preço, setor ou grupo de indústria e ano do IPO. No Capítulo 2, você vai desenvolver a partir desses dados para baixar e analisar o histórico de preços de ações de algumas dessas empresas.
Este capítulo apresenta o acesso online ao Google Finance e ao Federal Reserve Data Service por meio do `pandas` `DataReader`. Você vai baixar dados, fazer manipulações básicas, combinar séries de dados e visualizar os resultados.
Neste capítulo, você vai aprender a capturar características-chave de variáveis individuais em métricas simples. Assim, ficará mais fácil entender a distribuição das variáveis no seu conjunto de dados: Quais valores são centrais ou típicos dos seus dados? Seus dados são amplamente dispersos ou mais concentrados em torno de um ponto central? Existem outliers? Como é a distribuição geral?
Este capítulo apresenta a capacidade de agrupar dados por uma ou mais variáveis categóricas e calcular e visualizar estatísticas-resumo para cada categoria. No processo, você vai aprender a comparar estatísticas de empresas por diferentes setores e coortes de IPO, analisar a distribuição de renda global ao longo do tempo e criar vários gráficos estatísticos com a biblioteca seaborn.
Exercício atual