Tính nhiều chỉ số theo sector và sàn giao dịch
Hàm .agg() cho phép bạn tổng hợp dữ liệu theo nhiều cách hơn nữa. Cung cấp một danh sách tên các phương pháp thống kê sẽ tính nhiều thống kê tóm tắt cùng lúc. Bạn có thể đặt tên mới cho các cột đã tổng hợp bằng phương thức rename, phương thức này nhận một đối số là từ điển trong đó khóa là tên các chỉ số bạn tính và giá trị là các tên mới mong muốn.
Trong bài tập này, bạn sẽ tính mean, median và standard deviation của vốn hóa thị trường theo đơn vị triệu USD. pandas là pd và matplotlib.pyplot là plt đã được nhập, và DataFrame listings, với cột tham chiếu 'Exchange', có sẵn trong không gian làm việc của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nhập và quản lý dữ liệu tài chính bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Dùng broadcasting và
.div()để tạo cột mới'market_cap_m'chứa dữ liệu vốn hóa thị trường theo đơn vị triệu USD. - Gom nhóm dữ liệu theo cả
'Sector'và'Exchange', gán kết quả choby_sector_exchange. - Gán cột
market_cap_mcủaby_sector_exchangevào biếnbse_mcm. - Dùng
.agg()để tính mean, median và standard deviation chomarket_cap_m, và gọi phương thức rename với đối số là một từ điển cho tham số từ khóacolumnsđể lưu kết quả lần lượt trong'Average','Median', và'Standard Deviation', rồi gán chosummary. - In kết quả ra console của bạn.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create market_cap_m
listings['market_cap_m'] = ____[____].div(1e6)
# Group listing by both Sector and Exchange
by_sector_exchange = ____.____(['Sector', 'Exchange'])
# Subset market_cap_m of by_sector_exchange
bse_mcm = ____[____]
# Calculate mean, median, and std in summary
summary = ____.____(['____', '____', '____']).rename(columns={'mean': ____, 'median': ____, 'std':____})
# Print the summary
print(summary)