Toate statisticile rezumative pe sector

Poți aplica diferitele statistici rezumative pe care le-ai învățat în capitolul anterior asupra unui obiect groupby, pentru a obține rezultatele pe fiecare categorie în parte. Printre acestea se numără și funcția .describe(), care oferă mai multe informații dintr-o singură dată!

În acest exercițiu, vei exersa acest lucru folosind listările NASDAQ. pandas a fost importat ca pd, iar datele despre listările de la bursa NASDAQ sunt disponibile în spațiul tău de lucru, în DataFrame-ul nasdaq.

Acest exercițiu face parte din cursul

Importul și gestionarea datelor financiare în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Inspectează datele din nasdaq folosind .info().
Creează o nouă coloană market_cap_m care să conțină capitalizarea de piață în milioane de USD. Pe linia următoare, elimină coloana 'Market Capitalization'.
Grupează datele din nasdaq după 'Sector' și atribuie rezultatul variabilei nasdaq_by_sector.
Apelează metoda .describe() pe nasdaq_by_sector, atribuie rezultatul variabilei summary și afișează-l.
Aceasta funcționează, însă result este în format lung și folosește un pd.MultiIndex() pe care l-ai întâlnit anterior. Convertește summary în format larg apelând .unstack().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Inspect NASDAQ data
nasdaq.____()

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

# Drop the Market Capitalization column
nasdaq.drop('Market Capitalization', axis=1, inplace=True)

# Group nasdaq by Sector
nasdaq_by_sector = ____.____(____)

# Create summary statistics by sector
summary = ____.____()

# Print the summary
print(summary)

# Unstack 
summary = ____.____()

# Print the summary again
print(summary)

Editează și rulează codul