介紹資料集

Python 金融入門

Adina Howe

Professor

總複習

  • Python 互動殼層與指令稿
  • 變數與資料型別
  • 清單
  • 陣列
  • 方法與函式
  • 索引與子集
  • Matplotlib
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S&P 100 成分公司

標普 S&P 100：

  • 由多個產業群的主要公司組成
  • 用於衡量大型公司的股價表現
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S&P 100 個案研究

2017 年 S&P 100 成分公司的產業別

圓餅圖

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資料

s&p

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本益比（Price to Earnings, P/E）

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

  • 用於評價公司，衡量當前股價相對於每股盈餘的比值
  • 一般而言，較高的 P/E 代表較高的成長預期
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你的任務

已提供

描述 S&P 100 的清單資料：名稱、股價、盈餘、產業別

目標（第一部分）

探索並分析 S&P 100 的資料，特別是成分公司的本益比

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步驟 1：檢視清單

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

# first element
In [2]: print(my_list[0])

1

# last element
In [3]: print(my_list[-1])

5

# range of elements
In [4]: print(my_list[0:3])

[1, 2, 3]
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步驟 2：將清單轉為陣列

# Convert lists to arrays
import numpy as np
my_array = np.array(my_list)
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步驟 3：陣列逐項運算

# Elementwise array operations
array_ratio = array1 / array2
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一起來分析！

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