探索并清洗公司上市信息
为了开始构建基于市值的指数，您将使用美国三大证券交易所（NYSE、NASDAQ、AMEX）的合并上市信息。
在本练习和下一个练习中，您将为这些股票计算市值权重。
我们已将 pandas 以 pd 导入，并加载了包含 NYSE、NASDAQ 和 AMEX 上市信息的 listings 数据集。列 'Market Capitalization' 的单位已为美元百万（USD mn）。
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
- 使用
.info()查看listings。 - 将
'Stock Symbol'列设为索引（inplace）。 - 从
listings中删除所有缺失'Sector'信息的公司。 - 选择 IPO Year 早于 2019 的公司。
- 使用
.info()检查您刚才修改后的结果。 - 使用
.groupby()和.size()显示每个'Sector'的公司数量，并按降序排序。
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 listings
print(____)
# Move 'stock symbol' into the index
# Drop rows with missing 'sector' data
# Select companies with IPO Year before 2019
listings = ____
# Inspect the new listings data
print(____)
# Show the number of companies per sector
print(____)