Стоимость компаний по биржам и секторам
Передав список столбцов в .groupby() и/или применив статистический метод, например .mean(), к одному или нескольким числовым столбцам, можно получить более детальные сводки по данным.
В этом упражнении вы рассчитаете медианную рыночную капитализацию для каждого сектора с разбивкой по биржам, на которых котируются компании. Также вы воспользуетесь .unstack(), чтобы перенести метки бирж из строк в столбцы. Прежде чем приступить к упражнению, рекомендуем изучить listings в консоли!
pandas импортирован как pd, matplotlib.pyplot — как plt. В рабочем пространстве доступен DataFrame listings со столбцом-ссылкой 'Exchange' и новым столбцом market_cap_m, содержащим рыночную капитализацию в миллионах долларов США.
Это упражнение является частью курса
Импорт и управление финансовыми данными в Python
Инструкции к упражнению
- Сгруппируйте данные одновременно по
'Sector'и'Exchange', присвоив результат переменнойby_sector_exchange. - Рассчитайте медианную рыночную капитализацию для
by_sector_exchangeи присвойте результат переменнойmcap_by_sector_exchange. - Выведите первые 5 строк результата с помощью
.head(). - Вызовите
.unstack()дляmcap_by_sector_exchange, чтобы перенести меткиExchangeв столбцы, и присвойте результат переменнойmcap_unstacked. - Постройте столбчатую диаграмму с заголовком
'Median Market Capitalization by Exchange'и подписью оси Y'USD mn'. - Отобразите результат.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Group listings by Sector and Exchange
by_sector_exchange = ____.____(['Sector', 'Exchange'])
# Calculate the median market cap
mcap_by_sector_exchange = by_sector_exchange.____.____()
# Display the head of the result
print(mcap_by_sector_exchange.____())
# Unstack mcap_by_sector_exchange
mcap_unstacked = ____.____()
# Plot as a bar chart
mcap_unstacked.plot(____=____, title='Median Market Capitalization by Exchange')
# Set the x label
plt.____('USD mn')
# Show the plot
plt.show()