श्रेणीबद्ध वैरिएबल्स का सारांश

Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना

Stefan Jansen

Instructor

Categorical से Quantitative वैरिएबल्स तक

अभी तक, हमने मात्रात्मक वैरिएबल्स का विश्लेषण किया है
श्रेणीबद्ध वैरिएबल्स के लिए अलग तरीका चाहिए
औसत जैसे कॉन्सेप्ट यहाँ मायने नहीं रखते
इसके बजाय, हम उनकी फ़्रीक्वेंसी डिस्ट्रीब्यूशन पर निर्भर करेंगे

श्रेणीबद्ध लिस्टिंग जानकारी

amex = pd.read_excel('listings.xlsx', sheet_name='amex', 
                     na_values=['n/a'])
amex.info()

RangeIndex: 360 entries, 0 to 359
Data columns (total 7 columns):
 #   Column                 Non-Null Count  Dtype  
 --  ------                 --------------  -----  
 0   Stock Symbol           360 non-null    object 
 1   Company Name           360 non-null    object 
 2   Last Sale              346 non-null    float64
 3   Market Capitalization  360 non-null    float64
 4   IPO Year               105 non-null    float64
 5   Sector                 238 non-null    object 
 6   Industry               238 non-null    object 
dtypes: float64(3), object(4)

श्रेणीबद्ध लिस्टिंग जानकारी

amex = amex['Sector'].nunique()

apply(): हर कॉलम पर फंक्शन कॉल करें
lambda: "anonymous function", हर कॉलम को आर्गुमेंट x के रूप में लेती है

amex.Sector.apply(lambda x: x.nunique())

Stock Symbol             360
Company Name             326
Last Sale                323
Market Capitalization    317
...

प्रत्येक सेक्टर में कितनी ऑब्ज़र्वेशंस?

amex['Sector'].value_counts()

Health Care              49 # Mode
Basic Industries         44
Energy                   28
Consumer Services        27
Capital Goods            24
Technology               20
Consumer Non-Durables    13
Finance                  12
Public Utilities         11
Miscellaneous             5
...

हर साल कितने IPO?

amex['IPO Year'].value_counts()

2002.0    19 # Mode
2015.0    11
1999.0     9
1993.0     7
2014.0     6
2013.0     5
2017.0     5
...
2009.0     1
1990.0     1
1991.0     1
Name: IPO Year, dtype: int64

IPO Year को int में बदलें

ipo_by_yr = amex['IPO Year'].dropna().astype(int).value_counts()
ipo_by_yr

2002    19
2015    11
1999     9
1993     7
2014     6
2004     5
2003     5
2017     5
...
1987     1
Name: IPO Year, dtype: int64

IPO Year को int में बदलें

ipo_by_yr.plot(kind='bar', title='IPOs per Year')
plt.xticks(rotation=45)

प्रति वर्ष IPO का बार प्लॉट

अभ्यास करते हैं!

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