各交易所按行业统计公司数

分类变量是基于某种定性属性、只取有限个值的变量。频数分布用于表示某个分类变量各取值出现的次数。

回想前面章节使用的证券交易所数据。对于像 'Technology'、'Finance' 这样的 'Sector' 取值，.mean() 并不能帮助您理解其出现频率，而 .value_counts() 和 .nunique() 则很有用。

在本练习中，您将比较 AMEX、NASDAQ 和 NYSE 各行业板块的上市公司分布。已导入 pandas 为 pd 和 matplotlib.pyplot 为 plt，并将前面练习中的上市信息加载到字典 listings 中，其键为 'amex'、'nasdaq' 和 'nyse'。

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在 Python 中导入与管理金融数据

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练习说明

创建列表 exchanges，按上面给出的顺序包含各交易所名称的完整字符串。
使用 for 循环遍历 exchanges，迭代变量为包含每个交易所名称的 exchange。在每次迭代中：
- 对 'Sector' 应用 .value_counts()，并将结果赋值给 sectors。
- 将 sectors 按降序排序，并以条形图绘制。
- 显示结果。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Create the list exchanges
exchanges = [____, ____, ____]

# Iterate over exchanges then plot and show result
for ____ in exchanges:
    sectors = listings[____].____.____()
    # Sort in descending order and plot
    sectors.sort_values(____=____).plot(____=____)
    # Show the plot
    plt.show()

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