IPO-uri în sectorul tehnologic pe an, pe toate bursele

Fiecare companie din dicționarul listings are un an al IPO-ului cuprins între 1972 și 2017. Prin urmare, în acest context, este adecvat să tratezi coloana 'IPO Year' din fiecare foaie ca pe o variabilă categorică cu o ordine bine definită, chiar dacă are dtype float64.

În acest exercițiu vei combina datele de la toate cele trei burse și vei reprezenta grafic distribuția anilor IPO pentru companiile din sectorul Technology. pandas a fost importat ca pd, matplotlib.pyplot ca plt, iar dicționarul listings din exercițiul anterior se află în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Importul și gestionarea datelor financiare în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește o buclă for cu variabila iterator exchange, care conține numele fiecărei burse.
- La fiecare iterație, adaugă DataFrame-ul corespunzător cheii exchange din listings în all_listings.
După finalizarea buclei, folosește pd.concat() pentru a combina cele trei DataFrame-uri din all_listings și atribuie rezultatul variabilei listing_data.
Filtrează listing_data pentru companiile din sectorul 'Technology' și atribuie rezultatul variabilei tech_companies.
Atribuie coloana 'IPO Year' din tech_companies variabilei ipo_years.
Folosește .dropna() pentru a elimina valorile lipsă și .astype() pentru a converti datele la tip întreg.
Aplică .value_counts() pe ipo_years, sortează anii în ordine crescătoare și creează un grafic de tip bară cu titlul 'Tech IPOs by Year'.
Rotește etichetele xticks cu 45 de grade și afișează rezultatul.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create lists
exchanges = ['amex', 'nasdaq', 'nyse']
all_listings = []

# Use for loop to create listing_data
for exchange in exchanges:
    all_listings.____(____[____])
    
# Combine DataFrames
listing_data = pd.____(____)

# Select tech companies
tech_companies = listing_data[____.____ == 'Technology']

# Create ipo_years
ipo_years = ____[____]

# Drop missing values and convert to int
ipo_years = ipo_years.____().____(int)

# Count values, sort ascending by year, and create a bar plot
ipo_years.____().plot(kind=____, ____='Tech IPOs by Year')

# Rotate xticks and show result
plt.xticks(____=____)

# Show the plot
plt.show()

Editează și rulează codul