按行业汇总全部统计量
您可以将上一章学到的各种汇总统计应用到 groupby 对象上，从而按类别得到结果。这也包括一次性提供多项洞见的 .describe() 函数！
这里，您将用 NASDAQ 上市公司数据来练习这一点。pandas 已以 pd 导入，NASDAQ 证券交易所上市数据已作为 nasdaq DataFrame 提供在您的工作空间中。
本练习是课程的一部分
在 Python 中导入与管理金融数据
练习说明
- 使用
.info()查看nasdaq数据。 - 新建一列
market_cap_m，其值为以百万美元计的市值。下一行删除'Market Capitalization'列。 - 按
'Sector'对nasdaq分组，并赋值给nasdaq_by_sector。 - 对
nasdaq_by_sector调用.describe()方法，赋值给summary，并打印结果。 - 这样可行，但
result是长格式，并使用了您之前见过的pd.MultiIndex()。通过调用.unstack()将summary转换为宽格式。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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)