Calculează mai multe metrici pe sector și bursă

Funcția .agg() îți permite să agregezi datele în și mai multe moduri. Dacă îi furnizezi o listă de nume de metode statistice, aceasta calculează mai multe statistici rezumative simultan. Poți atribui nume noi coloanelor agregate folosind metoda rename, care primește un argument de tip dicționar – cheile sunt numele metricilor calculate, iar valorile sunt noile nume dorite.

În acest exercițiu, vei calcula media, mediana și abaterea standard a capitalizărilor de piață în milioane de USD. pandas a fost importat ca pd, iar matplotlib.pyplot ca plt. DataFrame-ul listings, cu coloana de referință 'Exchange', 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

Folosind broadcasting și .div(), creează o nouă coloană 'market_cap_m' care să conțină datele privind capitalizarea de piață în milioane de USD.
Grupează datele după 'Sector' și 'Exchange', atribuind rezultatul variabilei by_sector_exchange.
Atribuie coloana market_cap_m din by_sector_exchange unei variabile numite bse_mcm.
Folosește .agg() pentru a calcula media, mediana și abaterea standard pentru market_cap_m, apoi apelează metoda rename cu un argument de tip dicționar pentru parametrul cu cuvânt cheie columns, stocând rezultatele în 'Average', 'Median' și respectiv 'Standard Deviation', și atribuie totul variabilei summary.
Afișează rezultatul în consolă.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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

# Group listing by both Sector and Exchange
by_sector_exchange = ____.____(['Sector', 'Exchange'])

# Subset market_cap_m of by_sector_exchange
bse_mcm = ____[____]

# Calculate mean, median, and std in summary
summary = ____.____(['____', '____', '____']).rename(columns={'mean': ____, 'median': ____, 'std':____})

# Print the summary
print(summary)

Editează și rulează codul