依產業別的完整摘要統計
你可以把上一章學到的各種摘要統計套用到 groupby 物件上，取得各分類的結果。其中包含一次提供多種洞見的 .describe() 函式！
在這裡，你會用 NASDAQ 上市資料來練習。pandas 已以 pd 匯入，且 NASDAQ 證券交易所的上市資料已以 nasdaq DataFrame 形式提供在你的工作環境中。
本練習屬於課程
在 Python 中匯入與管理財務資料
練習說明
- 使用
.info()檢視nasdaq資料。 - 建立新欄位
market_cap_m，其內容為市值（以百萬美元計）。下一行刪除欄位 'Market Capitalization'。 - 以 'Sector' 對
nasdaq資料分組，指定給nasdaq_by_sector。 - 在
nasdaq_by_sector上呼叫.describe()方法，指定給summary，並列印結果。 - 這樣可行，但
result是長格式，且使用你先前看過的pd.MultiIndex()。呼叫.unstack()將summary轉為寬格式。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Inspect NASDAQ data
nasdaq.____()
# Create market_cap_m
nasdaq['market_cap_m'] = ____[____].div(1e6)
# Drop the Market Capitalization column
nasdaq.drop('Market Capitalization', axis=1, inplace=True)
# Group nasdaq by Sector
nasdaq_by_sector = ____.____(____)
# Create summary statistics by sector
summary = ____.____()
# Print the summary
print(summary)
# Unstack
summary = ____.____()
# Print the summary again
print(summary)