创建市值时间序列
现在，您可以利用股票数量，从历史价格序列中计算每个成分股在各个交易日的总市值。
该结果将作为构建市值加权股票指数的关键输入。您将在下一个练习中完成该指数的构建。
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
我们已为您导入 pandas 为 pd，以及 matplotlib.pyplot 为 plt。我们还创建了您在上几道练习中使用过的变量 components 和 stock_prices。
- 从
components中选择'Number of Shares'，赋值给no_shares，并打印结果，按默认（升序）排序。 - 将
stock_prices与no_shares相乘，创建每个股票代码的市值时间序列，并将其赋值给market_cap。 - 选择
market_cap的第一行和最后一行，分别赋值给first_value和last_value。 - 使用
pd.concat()沿着axis=1连接first_value和last_value，并将结果绘制为水平条形图。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Select the number of shares
no_shares = ____
print(____)
# Create the series of market cap per ticker
market_cap = ____
# Select first and last market cap here
first_value = ____
last_value = ____
# Concatenate and plot first and last market cap here