Borsa ve sektöre göre şirket değeri

.groupby() içine bir sütun listesi vererek ve/veya bir ya da daha fazla sayısal sütuna doğrudan .mean() gibi bir istatistiksel yöntem uygulayarak verilerinin daha ayrıntılı özetlerini oluşturabilirsin.

Burada, her sektör için, şirketlerin işlem gördüğü borsaya göre ayrıştırılmış medyan piyasa değerini hesaplayacaksın. Ayrıca, borsa etiketlerini satırlardan sütunlara çevirmek için .unstack() kullanacaksın. Egzersize başlamadan önce konsolunda listings veri çerçevesine göz atman iyi olur!

pandas pd olarak ve matplotlib.pyplot plt olarak içe aktarılmış durumda ve çalışma alanında, referans sütunu 'Exchange' olan ve USD cinsinden milyonları içeren yeni market_cap_m sütununa sahip listings DataFrame’i mevcut.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Finansal Verileri İçe Aktarma ve Yönetme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Verilerini hem 'Sector' hem de 'Exchange'e göre grupla ve sonucu by_sector_exchange değişkenine ata.
by_sector_exchange için medyan piyasa değerini hesapla ve mcap_by_sector_exchange değişkenine ata.
Sonucun ilk 5 satırını .head() ile görüntüle.
Exchange etiketlerini sütunlara taşımak için mcap_by_sector_exchange üzerinde .unstack() çağır ve sonucu mcap_unstacked değişkenine ata.
Sonucu çubuk grafik olarak çiz; başlık 'Median Market Capitalization by Exchange' ve ylabel 'USD mn' olsun,
Grafiği göster.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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()

Kodu Düzenle ve Çalıştır