Companii pe sectoare la toate bursele

O variabilă categorială este o variabilă care poate lua una dintr-un număr limitat de valori, pe baza unei proprietăți calitative. O distribuție de frecvență reprezintă de câte ori apare fiecare valoare a unei variabile categoriale.

Gândește-te la datele despre bursele de valori din capitolele anterioare. Funcția .mean() nu este prea utilă pentru a înțelege frecvența valorilor din 'Sector', precum 'Technology' sau 'Finance', în schimb .value_counts() și .nunique() sunt mult mai potrivite.

În acest exercițiu, vei compara distribuția listărilor de la bursele AMEX, NASDAQ și NYSE pe sectoare. pandas a fost importat ca pd, iar matplotlib.pyplot ca plt. Informațiile despre listări din exercițiile anterioare au fost încărcate într-un dicționar listings, ale cărui chei sunt 'amex', 'nasdaq' și 'nyse'.

Acest exercițiu face parte din cursul

Importul și gestionarea datelor financiare în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Creează o listă exchanges care să conțină exact șirurile de caractere cu numele burselor, în ordinea menționată mai sus.
Folosește o buclă for pentru a itera peste exchanges cu variabila iterator exchange, care va conține numele fiecărei burse. La fiecare iterație:
- Aplică .value_counts() pe coloana 'Sector' și atribuie rezultatul variabilei sectors.
- Sortează sectors în ordine descrescătoare și reprezintă datele într-un grafic de tip bară.
- Afișează rezultatul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create the list exchanges
exchanges = [____, ____, ____]

# Iterate over exchanges then plot and show result
for ____ in exchanges:
    sectors = listings[____].____.____()
    # Sort in descending order and plot
    sectors.sort_values(____=____).plot(____=____)
    # Show the plot
    plt.show()

Editează și rulează codul