Capitalizarea de piață mediană pe an IPO

În ultima lecție din capitolul anterior, ai creat o cronologie a numărului de IPO-uri pe an pentru companiile din domeniul tehnologiei.

Hai să analizăm acum cum a evoluat capitalizarea de piață în funcție de anul IPO. Poți combina datele de la toate cele trei burse pentru o imagine mai cuprinzătoare.

pandas a fost importat ca pd, iar matplotlib.pyplot ca plt. DataFrame-ul listings din exercițiile anterioare — care include acum o coloană de referință suplimentară 'exchange' ce conține bursa pentru fiecare companie listată — este disponibil în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Importul și gestionarea datelor financiare în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Inspectează și afișează listings folosind .info() și .head().
Folosind broadcasting, creează o nouă coloană market_cap_m în listings care să conțină capitalizarea de piață în milioane de USD.
Selectează toate companiile cu un 'IPO Year' după 1985.
Elimină toate valorile lipsă din coloana 'IPO Year', apoi convertește valorile rămase la tipul dtype integer.
Grupează listings după 'IPO Year', selectează coloana market_cap_m, calculează median, sortează cu .sort_index() și atribuie rezultatul variabilei ipo_by_year.
Trasează și afișează rezultatele sub formă de diagramă cu bare.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Inspect listings
listings.____()

# Show listings head
print(listings.____())

# Create market_cap_m
listings['market_cap_m'] = ____[____].div(1e6)

# Select companies with IPO after 1985
listings = listings[____[____] > ____]

# Drop missing values and convert to integers
listings['IPO Year'] = ____[____].dropna().____(int)

# Calculate the median market cap by IPO Year and sort the index
ipo_by_year = listings.____(____).____.median().____()

# Plot results as a bar chart
ipo_by_year.plot(kind='bar')

# Show the plot
plt.show()

Editează și rulează codul