Vẽ dòng thời gian IPO cho tất cả sàn giao dịch bằng countplot()
Để tạo một trực quan hóa cơ bản về số lượng quan sát trên mỗi hạng mục trong một tập dữ liệu, hàm countplot() của seaborn thường là lựa chọn phù hợp:
seaborn.countplot(x=None, hue=None, data=None, ...)
Tham số x chứa tên các biến trong đối số data, là DataFrame sẽ được vẽ. hue xác định một biến phân loại bổ sung bằng màu sắc. Đây là ba tham số tùy chọn trong số nhiều tham số mà hàm chấp nhận; để xem đầy đủ, hãy tham khảo tài liệu của seaborn.
Hãy dùng công cụ này để so sánh dòng thời gian hoạt động IPO trên ba sàn giao dịch. pandas là pd, matplotlib.pyplot là plt, và seaborn là sns đã được import, 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
- Lọc
listingschỉ giữ các năm IPO sau năm 2000. - Chuyển dữ liệu trong cột
'IPO Year'sang kiểu số nguyên. - Vẽ
sns.countplot()củalistingsvới'IPO Year'là biếnxvà'Exchange'chohue. - Xoay
xticks()45 độ và hiển thị kết quả.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Select IPOs after 2000
listings = listings[____[____] > ____]
# Convert IPO Year to integer
listings['IPO Year'] = ____[____].____(____)
# Create a countplot
sns.countplot(x=____, hue=____, data=____)
# Rotate xticks and show result
plt.xticks(rotation=45)
# Show the plot
plt.show()