Використання .melt() для порівняння дохідності акцій і облігацій

Добре відомо, що ціни облігацій змінюються протилежно до цін акцій. У цій фінальній вправі ви узагальните багато тем із розділу, щоб це підтвердити. Вам надано таблицю з відсотковою зміною ціни 10‑річних казначейських облігацій США. Вона у широкому форматі, де для кожного року є окремий стовпець. Потрібно застосувати метод .melt(), щоб переформатувати цю таблицю.

Крім того, ви використаєте метод .query(), щоб відфільтрувати зайві дані. Ви об'єднаєте цю таблицю з таблицею відсоткової зміни ціни індексу акцій Dow Jones Industrial. Насамкінець ви побудуєте графік даних.

Таблиці ten_yr та dji уже завантажено для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Об'єднання даних у pandas

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Застосуйте .melt() до ten_yr, щоб розкласти все, окрім стовпця metric, установивши var_name='date' і value_name='close'. Збережіть результат у bond_perc.
Використовуючи метод .query(), виберіть лише ті рядки, де metric дорівнює close, і збережіть у bond_perc_close.
Використайте merge_ordered() для об'єднання dji (ліва таблиця) та bond_perc_close за date з внутрішнім з'єднанням (inner join) і встановіть suffixes рівним ('_dow', '_bond'). Збережіть результат у dow_bond.
Використовуючи dow_bond, побудуйте графік лише значень для Dow і облігацій.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()

Редагувати та запускати код