.melt() ile hisse ve tahvil performansı

Tahvil fiyatlarının hisse senedi fiyatlarıyla ters ilişkili olduğu yaygın olarak bilinir. Bu son egzersizde, bunu doğrulamak için bu bölümdeki birçok konuyu gözden geçireceksin. Sana, ABD 10 yıllık hazine tahvili fiyatındaki yüzde değişimin yer aldığı bir tablo verildi. Bu tablo geniş formatta ve her yıl için ayrı bir sütun var. Bu tabloyu yeniden şekillendirmek için .melt() metodunu kullanman gerekecek.

Ayrıca, gereksiz verileri elemek için .query() metodunu kullanacaksın. Bu tabloyu, Dow Jones Industrial hisse endeksi fiyatındaki yüzde değişim tablosuyla birleştireceksin. Son olarak veriyi görselleştireceksin.

ten_yr ve dji tabloları senin için yüklendi.

Bu egzersiz

pandas ile Verileri Birleştirme

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

ten_yr üzerinde .melt() kullanarak metric sütunu dışındaki her şeyi unpivot et; var_name='date' ve value_name='close' olarak ayarla. Sonucu bond_perc olarak kaydet.
.query() metodunu kullanarak metric değeri close olan satırları seç ve bond_perc_close olarak kaydet.
merge_ordered() kullanarak djiyi (sol tablo) ve bond_perc_close'u date üzerinde inner join ile birleştir; suffixes argümanını ('_dow', '_bond') olarak ayarla. Sonucu dow_bond olarak kaydet.
dow_bond kullanarak yalnızca Dow ve tahvil değerlerini görselleştir.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Use melt on ten_yr, unpivot everything besides the metric column
bond_perc = ____

# Use query on bond_perc to select only the rows where metric=close
bond_perc_close = ____

# Merge (ordered) dji and bond_perc_close on date with an inner join
dow_bond = ____


# Plot only the close_dow and close_bond columns
dow_bond.plot(____, x='date', rot=90)
plt.show()

Kodu Düzenle ve Çalıştır