Изучение и очистка данных о листинге компаний
Чтобы приступить к построению индекса на основе рыночной стоимости, вы поработаете с объединёнными данными о листинге трёх крупнейших фондовых бирж США: NYSE, NASDAQ и AMEX.
В этом и следующем упражнении вы рассчитаете веса по рыночной капитализации для этих акций.
Библиотека pandas уже импортирована как pd, а набор данных listings с информацией о листинге на NYSE, NASDAQ и AMEX уже загружен. Значения в столбце 'Market Capitalization' выражены в миллионах долларов США.
Это упражнение является частью курса
Работа с временными рядами в Python
Инструкции к упражнению
- Изучите структуру
listingsс помощью.info(). - Переместите столбец
'Stock Symbol'в индекс (с параметромinplace). - Удалите из
listingsвсе компании с отсутствующими значениями в столбце'Sector'. - Выберите компании, год IPO которых предшествует 2019 году.
- Проверьте результат внесённых изменений с помощью
.info(). - Выведите количество компаний по каждому сектору (
'Sector'), используя.groupby()и.size(). Отсортируйте результат в порядке убывания.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Inspect listings
print(____)
# Move 'stock symbol' into the index
# Drop rows with missing 'sector' data
# Select companies with IPO Year before 2019
listings = ____
# Inspect the new listings data
print(____)
# Show the number of companies per sector
print(____)