เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

พล็อตไทม์ไลน์ IPO สำหรับทุกตลาดหลักทรัพย์ด้วย countplot()

หากต้องการสร้างกราฟแสดงจำนวนข้อมูลในแต่ละหมวดหมู่ ฟังก์ชัน countplot() ของ seaborn มักเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุด:

seaborn.countplot(x=None, hue=None, data=None, ...)

พารามิเตอร์ x ระบุชื่อตัวแปรใน DataFrame ที่กำหนดไว้ใน data ส่วน hue ใช้สีแยกแยะหมวดหมู่เพิ่มเติม ทั้งสามเป็นพารามิเตอร์ทางเลือกจากพารามิเตอร์ทั้งหมดที่ฟังก์ชันรองรับ ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่เอกสารประกอบของ seaborn

มาใช้เครื่องมือนี้เพื่อเปรียบเทียบไทม์ไลน์ของกิจกรรม IPO ในทั้งสามตลาดหลักทรัพย์กัน ได้มีการนำเข้า pandas เป็น pd, matplotlib.pyplot เป็น plt และ seaborn เป็น sns แล้ว พร้อมกับ DataFrame listings ที่มีคอลัมน์อ้างอิง 'Exchange' ใน workspace ของคุณ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การนำเข้าและจัดการข้อมูลทางการเงินใน Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • กรอง listings ให้เหลือเฉพาะปี IPO ที่หลังจากปี 2000
  • แปลงข้อมูลในคอลัมน์ 'IPO Year' ให้เป็นจำนวนเต็ม
  • พล็อต sns.countplot() จาก listings โดยใช้ 'IPO Year' เป็นตัวแปร x และ 'Exchange' สำหรับ hue
  • หมุน xticks() 45 องศา แล้วแสดงผลลัพธ์

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Select IPOs after 2000
listings = listings[____[____] > ____]

# Convert IPO Year to integer
listings['IPO Year'] = ____[____].____(____)

# Create a countplot
sns.countplot(x=____, hue=____, data=____)

# Rotate xticks and show result
plt.xticks(rotation=45)

# Show the plot
plt.show()
แก้ไขและรันโค้ด