Vizualizează cronologia IPO-urilor pentru toate bursele folosind countplot()

Pentru a crea o vizualizare de bază a numărului de observații per categorie dintr-un set de date, funcția countplot() din seaborn este de obicei cea mai potrivită alegere:

seaborn.countplot(x=None, hue=None, data=None, ...)

Parametrul x conține numele variabilelor din argumentul data, care reprezintă DataFrame-ul de reprezentat grafic. hue identifică o variabilă categorică suplimentară prin culoare. Acestea sunt trei parametri opționali dintr-un număr mare de parametri acceptați de funcție; pentru lista completă, consultă documentația seaborn.

Hai să folosim acest instrument pentru a compara cronologia activității IPO pe cele trei burse. pandas ca pd, matplotlib.pyplot ca plt și seaborn ca sns au fost deja importate, iar 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

Filtrează listings pentru a include doar IPO-urile din anii de după 2000.
Convertește datele din coloana 'IPO Year' la tip întreg.
Creează un grafic sns.countplot() pe baza listings, folosind 'IPO Year' ca variabilă x și 'Exchange' pentru hue.
Rotește etichetele xticks() cu 45 de grade și afișează rezultatul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Select IPOs after 2000
listings = listings[____[____] > ____]

# Convert IPO Year to integer
listings['IPO Year'] = ____[____].____(____)

# Create a countplot
sns.countplot(x=____, hue=____, data=____)

# Rotate xticks and show result
plt.xticks(rotation=45)

# Show the plot
plt.show()

Editează și rulează codul