Медіанна ринкова капіталізація за секторами
Агреговані дані — це дані, об'єднані з кількох вимірювань. Як ви дізналися з відео, функція .groupby() допомагає агрегувати дані за певною категорією.
Раніше ви бачили, що в даних про ринкову капіталізацію є великі викиди. Щоб отримати більш надійне узагальнення ринкової вартості компаній у кожному секторі, ви обчислите медіанну ринкову капіталізацію за секторами. pandas як pd і matplotlib.pyplot як plt уже імпортовано, а біржовий список NYSE доступний у вашому робочому середовищі як датафрейм nyse.
Ця вправа є частиною курсу
Імпорт і керування фінансовими даними в Python
Інструкції до вправи
- Перегляньте
nyseза допомогою.info(). - За допомогою широкомовлення (broadcasting) та
.div()створіть новий стовпецьmarket_cap_m, що містить ринкову капіталізацію в мільйонах доларів США. - Приберіть стовпець
'Market Capitalization'за допомогою.drop(). - Застосуйте метод
.groupby()доnyse, використавши'Sector'як стовпець для групування даних. - Обчисліть медіану стовпця
market_cap_mякmedian_mcap_by_sector. - Побудуйте результат як горизонтальну стовпчикову діаграму з назвою
'NYSE - Median Market Capitalization'. Використайтеplt.xlabel()із підписом'USD mn', щоб додати мітку осі. - Показати результат.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Inspect NYSE data
nyse.____()
# Create market_cap_m
nyse['market_cap_m'] = ____[____].div(1e6)
# Drop market cap column
nyse = ____.____('Market Capitalization', axis=1)
# Group nyse by sector
mcap_by_sector = ____.____(____)
# Calculate median
median_mcap_by_sector = mcap_by_sector.____.____()
# Plot and show as horizontal bar chart
median_mcap_by_sector.plot(____=____, title='NYSE - Median Market Capitalization')
# Add the label
plt.____('USD mn')
# Show the plot
plt.show()