Створіть часові ряди ринкової вартості

Тепер ви можете використати кількість акцій, щоб обчислити загальну ринкову капіталізацію для кожного компонента і дати торгів з історичного ряду цін.

Отриманий результат стане ключовим вхідним даними для побудови індексу акцій із вагами за вартістю, який ви завершите в наступній вправі.

Ця вправа є частиною курсу

Опрацювання часових рядів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Ми вже імпортували для вас pandas як pd та matplotlib.pyplot як plt. Також створено змінні components і stock_prices, з якими ви працювали в попередніх вправах.

Виберіть 'Number of Shares' з components, присвойте до no_shares і виведіть результат, відсортований за замовчуванням (за зростанням).
Помножте stock_prices на no_shares, щоб створити часовий ряд ринкової капіталізації для кожного тікера, і присвойте його до market_cap.
Виберіть перший та останній рядок market_cap і присвойте їх до first_value та last_value.
Використайте pd.concat(), щоб обʼєднати first_value та last_value вздовж axis=1, і побудуйте результат у вигляді горизонтальної стовпчикової діаграми.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Select the number of shares
no_shares = ____
print(____)

# Create the series of market cap per ticker
market_cap = ____

# Select first and last market cap here
first_value = ____
last_value = ____


# Concatenate and plot first and last market cap here

Редагувати та запускати код