IPO технологічних компаній за роками на всіх біржах

Кожна компанія в словнику listings має рік IPO між 1972 і 2017. Тому тут доречно розглядати стовпець 'IPO Year' на кожному аркуші як категоріальну змінну з чітким порядком, навіть якщо його dtype — float64.

Тут ви об'єднаєте дані з усіх трьох бірж і побудуєте розподіл років IPO для компаній сектору Technology. pandas імпортовано як pd, matplotlib.pyplot — як plt, а словник listings з попередньої вправи доступний у вашому робочому середовищі.

Ця вправа є частиною курсу

Імпорт і керування фінансовими даними в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використайте цикл for зі змінною-ітератором exchange, що містить назву кожної біржі.
- На кожній ітерації додавайте до all_listings датафрейм, що відповідає ключу exchange у listings.
Після завершення циклу скористайтеся pd.concat(), щоб об'єднати три датафрейми в all_listings, і присвойте результат змінній listing_data.
Відфільтруйте listing_data для компаній сектору 'Technology' і присвойте результат tech_companies.
Присвойте стовпець 'IPO Year' з tech_companies змінній ipo years.
Для цих даних застосуйте .dropna() для видалення пропущених значень і .astype() для перетворення до int.
Застосуйте .value_counts() до ipo_years, відсортуйте роки за зростанням і побудуйте стовпчикову діаграму з назвою 'Tech IPOs by Year'.
Поверніть xticks на 45 градусів і відобразіть результат.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create lists
exchanges = ['amex', 'nasdaq', 'nyse']
all_listings = []

# Use for loop to create listing_data
for exchange in exchanges:
    all_listings.____(____[____])
    
# Combine DataFrames
listing_data = pd.____(____)

# Select tech companies
tech_companies = listing_data[____.____ == 'Technology']

# Create ipo_years
ipo_years = ____[____]

# Drop missing values and convert to int
ipo_years = ipo_years.____().____(int)

# Count values, sort ascending by year, and create a bar plot
ipo_years.____().plot(kind=____, ____='Tech IPOs by Year')

# Rotate xticks and show result
plt.xticks(____=____)

# Show the plot
plt.show()

Редагувати та запускати код