countplot() ile tüm borsalar için IPO zaman çizelgesini çiz
Bir veri kümesinde kategori başına gözlem sayısını temel bir görselle göstermenin en yaygın yolu genellikle seaborn'ın countplot() fonksiyonudur:
seaborn.countplot(x=None, hue=None, data=None, ...)
x parametresi, çizilecek DataFrame olan data argümanındaki değişken adlarını içerir. hue, renkle gösterilecek ek bir kategorik değişkeni belirtir. Bunlar, fonksiyonun kabul ettiği birçok parametreden yalnızca üç isteğe bağlı parametredir; tam liste için seaborn belgelerine göz atabilirsin.
Hadi bu aracı kullanarak üç borsa arasındaki IPO aktivitesinin zaman çizelgesini karşılaştıralım. pandas pd olarak, matplotlib.pyplot plt olarak ve seaborn sns olarak içe aktarıldı ve referans sütunu 'Exchange' olan listings DataFrame'i çalışma alanında hazır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Finansal Verileri İçe Aktarma ve Yönetme
Egzersiz talimatları
listings'i yalnızca 2000 yılından sonraki IPO yıllarını içerecek şekilde filtrele.'IPO Year'sütunundaki verileri tam sayıya dönüştür.xdeğişkeni olarak'IPO Year',hueolarak'Exchange'kullanaraklistingsiçin birsns.countplot()çiz.xticks()değerlerini 45 derece döndür ve sonucu göster.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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()