Folosirea metodei .melt() pentru compararea acțiunilor cu obligațiunile

Este o cunoștință larg răspândită că prețul obligațiunilor este invers proporțional cu prețul acțiunilor. În acest ultim exercițiu, vei recapitula multe dintre subiectele din acest capitol pentru a confirma această relație. Ai la dispoziție un tabel cu variația procentuală a prețului obligațiunilor de trezorerie americane pe 10 ani. Acesta este în format larg, cu câte o coloană separată pentru fiecare an. Va trebui să folosești metoda .melt() pentru a restructura acest tabel.

În plus, vei folosi metoda .query() pentru a filtra datele de care nu ai nevoie. Vei combina acest tabel cu un tabel al variației procentuale a indicelui bursier Dow Jones Industrial. În final, vei reprezenta grafic datele.

Tabelele ten_yr și dji au fost deja încărcate pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Îmbinarea datelor cu pandas

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Aplică .melt() pe ten_yr pentru a dezpivota toate coloanele cu excepția coloanei metric, setând var_name='date' și value_name='close'. Salvează rezultatul în bond_perc.
Folosind metoda .query(), selectează doar rândurile în care metric este egal cu close și salvează rezultatul în bond_perc_close.
Folosește merge_ordered() pentru a combina dji (tabelul din stânga) cu bond_perc_close după coloana date, cu un join de tip inner, și setează suffixes la ('_dow', '_bond'). Salvează rezultatul în dow_bond.
Folosind dow_bond, reprezintă grafic doar valorile Dow și ale obligațiunilor.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Use melt on ten_yr, unpivot everything besides the metric column
bond_perc = ____

# Use query on bond_perc to select only the rows where metric=close
bond_perc_close = ____

# Merge (ordered) dji and bond_perc_close on date with an inner join
dow_bond = ____


# Plot only the close_dow and close_bond columns
dow_bond.plot(____, x='date', rot=90)
plt.show()

Editează și rulează codul