Uso de .melt() para desempenho de ações e títulos públicos

É de conhecimento geral que o preço de títulos públicos está inversamente relacionado ao preço das ações. Neste último exercício, você analisará muitos dos tópicos deste capítulo para confirmar isso. Você recebeu uma tabela com a variação percentual do preço dos títulos do Tesouro dos EUA com vencimento em 10 anos. Ela está em um formato amplo, com uma coluna separada para cada ano. Você precisará usar o método .melt() para remodelar essa tabela.

Além disso, você usará o método .query() para filtrar dados desnecessários. Você mesclará essa tabela com uma tabela da variação percentual do preço do índice de ações Dow Jones Industrial. Por fim, você plotará os dados.

As tabelas ten_yr e dji foram carregadas para você.

Este exercício faz parte do curso

Junção de dados com o pandas

Ver curso

Instruções do exercício

Use .melt() em ten_yr para desarticular tudo, exceto a coluna metric, definindo var_name='date' e value_name='close'. Salve o resultado em bond_perc.
Usando o método “ .query() ”, selecione só as linhas onde “ metric ” é igual a “ close ” e salve em “ bond_perc_close ”.
Use merge_ordered() para mesclar dji (tabela à esquerda) e bond_perc_close em date com um “inner join” e defina suffixes igual a ('_dow', '_bond'). Salve o resultado em dow_bond.
Usando dow_bond, trace apenas os valores do Dow e dos títulos.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Use melt on ten_yr, unpivot everything besides the metric column
bond_perc = ____

# Use query on bond_perc to select only the rows where metric=close
bond_perc_close = ____

# Merge (ordered) dji and bond_perc_close on date with an inner join
dow_bond = ____


# Plot only the close_dow and close_bond columns
dow_bond.plot(____, x='date', rot=90)
plt.show()

Editar e executar o código