Sektöre göre tüm özet istatistikler

Geçen bölümde öğrendiğin çeşitli özet istatistikleri, sonuçları kategori bazında elde etmek için bir groupby nesnesine uygulayabilirsin. Buna, birden fazla içgörü sunan .describe() fonksiyonu da dahil!

Burada bunu NASDAQ listelemeleriyle pratik edeceksin. pandas pd takma adıyla içe aktarılmış durumda ve NASDAQ borsa listeleme verileri çalışma alanında nasdaq DataFrame’i olarak mevcut.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Finansal Verileri İçe Aktarma ve Yönetme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

.info() kullanarak nasdaq verisini incele.
ABD doları cinsinden piyasa değerini milyon olarak içeren market_cap_m adlı yeni bir sütun oluştur. Sonraki satırda 'Market Capitalization' sütununu düşür.
nasdaq verisini 'Sector'a göre grupla ve nasdaq_by_sector değişkenine ata.
nasdaq_by_sector üzerinde .describe() metodunu çağır, sonucu summary değişkenine ata ve yazdır.
Bu çalışıyor, ancak result uzun formatta ve daha önce gördüğün pd.MultiIndex() kullanıyor. .unstack() çağırarak summary’yi geniş formata dönüştür.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Inspect NASDAQ data
nasdaq.____()

# Create market_cap_m
nasdaq['market_cap_m'] = ____[____].div(1e6)

# Drop the Market Capitalization column
nasdaq.drop('Market Capitalization', axis=1, inplace=True)

# Group nasdaq by Sector
nasdaq_by_sector = ____.____(____)

# Create summary statistics by sector
summary = ____.____()

# Print the summary
print(summary)

# Unstack 
summary = ____.____()

# Print the summary again
print(summary)

Kodu Düzenle ve Çalıştır