Najdi největší spotřebitelskou společnost vstoupivší na burzu po roce 1998

Data můžeš filtrovat podle ještě více podmínek tak, že každou podmínku uzavřeš do závorek a použiješ logické operátory jako & a |.

Zde zjistíš, která společnost z oblasti spotřebitelských služeb měla největší tržní kapitalizaci a vstoupila na burzu po Amazonu, tedy po roce 1997. Data jsou uložena ve sloupci 'IPO Year'; Initial Public Offering (IPO) je finanční termín označující první veřejnou nabídku akcií soukromé společnosti.

DataReader, date, pandas jako pd a matplotlib.pyplot jako plt jsou již naimportovány. K dispozici je také DataFrame listings z předchozího cvičení.

Toto cvičení je součástí kurzu

Importing and Managing Financial Data in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Nastav 'Stock Symbol' jako index pro listings.
Pomocí .loc[] vyfiltruj řádky, kde je 'Sector' rovno 'Consumer Services' a zároveň IPO Year je od roku 1998, a vyber sloupec 'Market Capitalization'. Aplikuj .idxmax() a výsledek přiřaď do proměnné ticker.
Nastav datum start na 1. ledna 2015.
Pomocí DataReader získej data o akcii pro ticker ze zdroje 'yahoo' od data start.
Vykresli ceny 'close' a 'volume' této společnosti, přičemž 'volume' použij jako secondary_y a ticker jako title.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Set Stock Symbol as the index
listings = ____

# Get ticker of the largest consumer services company listed after 1997
ticker = listings.loc[(____ == ____) & (____ > 1998), 'Market Capitalization'].____()

# Set the start date
start = ____

# Import the stock data
data = ____

# Plot close and volume
data[['close', 'volume']].____

# Show the plot
plt.show()

Upravit a spustit kód