Компанії за секторами на всіх біржах

Категоріальна змінна — це змінна, що набуває одного з обмеженої кількості значень на основі певної якісної ознаки. Розподіл частот — це подання кількості разів, коли трапляється те чи інше значення категоріальної змінної.

Згадайте дані фондових бірж із попередніх розділів. Функція .mean() не дуже корисна для розуміння частот значень 'Sector', таких як 'Technology' і 'Finance', натомість .value_counts() і .nunique() — корисні.

У цій вправі ви порівняєте розподіл лістингів на AMEX, NASDAQ і NYSE за секторами. pandas як pd і matplotlib.pyplot як plt уже імпортовано, а відомості про лістинги з попередніх вправ завантажено у словник listings, ключами якого є 'amex', 'nasdaq' і 'nyse'.

Ця вправа є частиною курсу

Імпорт і керування фінансовими даними в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Створіть список exchanges, що містить точні рядки з назвами бірж у наведеному вище порядку.
Використайте цикл for, щоб пройтися по exchanges з ітератором exchange, який міститиме назву кожної біржі. На кожній ітерації:
- Застосуйте .value_counts() до 'Sector' і запишіть результат у sectors.
- Відсортуйте sectors у спадному порядку та побудуйте для них стовпчикову діаграму.
- Покажіть результат.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create the list exchanges
exchanges = [____, ____, ____]

# Iterate over exchanges then plot and show result
for ____ in exchanges:
    sectors = listings[____].____.____()
    # Sort in descending order and plot
    sectors.sort_values(____=____).plot(____=____)
    # Show the plot
    plt.show()

Редагувати та запускати код