डेटासेट से परिचय

Finance के लिए Python परिचय

Adina Howe

Professor

समग्र समीक्षा

  • Python शेल और स्क्रिप्ट्स
  • वैरिएबल और डेटा टाइप्स
  • लिस्ट्स
  • एरेज़
  • मेथड्स और फंक्शन
  • इंडेक्सिंग और सबसेटिंग
  • Matplotlib
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S&P 100 कंपनियाँ

Standard and Poor's S&P 100:

  • कई इंडस्ट्री समूहों में फैली बड़ी कंपनियों से बना
  • बड़ी कंपनियों के स्टॉक प्रदर्शन को मापने के लिए उपयोग होता है
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S&P 100 केस स्टडी

2017 में S&P 100 की कंपनियों के सेक्टर्स

पाई चार्ट

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डेटा

s&p

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Price to Earnings Ratio

$$ \text{Price to earning ratio} = \frac{\text{Market price}}{\text{Earnings per share}} $$

  • कंपनी का वैल्यूएशन रेश्यो जो प्रति शेयर कमाई के सापेक्ष मौजूदा शेयर कीमत मापता है
  • सामान्यतः, अधिक P/E रेश्यो उच्च ग्रोथ अपेक्षाएँ दर्शाता है
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आपका मिशन

दिया गया

S&P 100 के डेटा की लिस्ट्स: नाम, प्राइस, अर्निंग्स, सेक्टर्स

उद्देश्य भाग I

S&P 100 डेटा का अन्वेषण और विश्लेषण करें, खासकर कंपनियों के P/E रेश्यो

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स्टेप 1: लिस्ट्स जाँचें

In [1]:  my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# पहला एलिमेंट
In [2]: print(my_list[0])
1
# आखिरी एलिमेंट
In [3]: print(my_list[-1])
5
# एलिमेंट्स की रेंज
In [4]: print(my_list[0:3])
[1, 2, 3]
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स्टेप 2: लिस्ट्स को एरेज़ में बदलें

# लिस्ट्स को एरेज़ में बदलें
import numpy as np
my_array = np.array(my_list)
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स्टेप 3: एलेमेंटवाइज एरे ऑपरेशंस

# एलेमेंटवाइज एरे ऑपरेशंस
array_ratio = array1 / array2
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चलिए विश्लेषण करें!

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