将指数表现与基准比较 I
分析您所构建指数的下一步，是将其与基准进行比较。
在视频中，我们使用了 S&P 500 作为基准。您也可以使用道琼斯工业平均指数（DJIA），它包含 30 只市值最大的股票，对于涵盖三大交易所、各行业中最大的股票来说，也是一个合理的基准。
本练习是课程的一部分
Python 中的时间序列数据处理
练习说明
我们已经为您导入了 pandas 为 pd，以及 matplotlib.pyplot 为 plt。同时还将您构建的指数和 DJIA 数据分别加载为 pd.Series()，存入变量 index 和 djia。
- 将
index转换为列名为'Index'的pd.DataFrame，并将结果赋值给data。 - 将
djia标准化为以 100 起始，并将其作为新列添加到data中。 - 通过用
data的最后一行除以第一行、再减去 1、并乘以 100，来展示index和djia的总回报。 - 绘制
data中这两个序列的图表。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Convert index series to dataframe here
data = ____
# Normalize djia series and add as new column to data
djia = ____
data['DJIA'] = ____
# Show total return for both index and djia
print(____)
# Plot both series