시계열 그래프 그리기 (하위, 상위 그룹별 평균)

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.dates as mdates

import numpy as np

plt.style.use('ggplot') # 차트 격자 제공

# 엑셀 파일 경로

file_path = 'IPO_data_simple.xlsx'

# 엑셀 파일 읽기

df2 = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet2')

df3 = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet3')

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# 'promise_ratio'의 상위 10%와 하위 10% 경계값 계산

top_30_percentile = df3['promise_ratio'].quantile(0.9)  # 상위 10%

bottom_30_percentile = df3['promise_ratio'].quantile(0.1)  # 하위 10%

# 상위 10%와 하위 10%에 해당하는 code 추출

top_30_codes = df3[df3['promise_ratio'] >= top_30_percentile]['code']

bottom_30_codes = df3[df3['promise_ratio'] <= bottom_30_percentile]['code']

# t+0부터 t+n까지의 데이터만 추출

df_filtered = df2.iloc[:360].copy()  # t+0부터 t+n까지

# 상위 10%와 하위 10% 그룹의 시계열 평균 계산

top_30_mean_series = df_filtered[top_30_codes].mean(axis=1)

bottom_30_mean_series = df_filtered[bottom_30_codes].mean(axis=1)

plt.figure(figsize=(15, 8))

# 전체 평균 시계열 그리기

plt.plot(df_filtered['date'], df_filtered['mean'], label='Overall Mean', alpha=0.7, color='green', lw=3)

# 상위 10% 그룹 평균 시계열 그리기

plt.plot(df_filtered['date'], top_30_mean_series, label='Top 10% Mean', color='red', alpha=0.7, lw=2)

# 하위 10% 그룹 평균 시계열 그리기

plt.plot(df_filtered['date'], bottom_30_mean_series, label='Bottom 10% Mean', color='blue', alpha=0.7, lw=2)

plt.title('IPO Price Data: Top vs. Bottom 10% Mean')

plt.xlabel('Date')

plt.ylabel('Price Index')

plt.xticks(rotation=45)

plt.gca().set_xticks(df_filtered['date'][::30])  # 2개 간격으로 x축 눈금 설정

plt.gca().set_xticklabels(df_filtered['date'][::30])  # 2개 간격으로 x축 라벨 설정

plt.axhline(y=4.605, color='r', linestyle='--') # y=4.605 인 수평 점선 설정

plt.legend()

plt.tight_layout()

plt.show()