Získání dat pro 3 největší finanční společnosti

Objekt pd.MultiIndex() má pro každý řádek více než jeden identifikátor. Díky tomu lze načítat data podle kritérií pro více společností najednou.

Využijme tuto novou dovednost a načtěme ceny akcií největších společností ve finančním sektoru. DataReader, date, pandas jako pd a matplotlib.pyplot jako plt jsou již naimportovány, stejně jako 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 a výsledek přiřaď do listings_ss.
Pomocí .loc[] vyfiltruj řádky, kde je sektor společnosti 'Finance', a extrahuj sloupec 'Market Capitalization'. Aplikuj .nlargest() a přiřaď 3 největší společnosti podle tržní kapitalizace do top_3_companies.
Převeď index výsledku na seznam a přiřaď ho do top_3_tickers.
Pomocí date() nastav start na 1. ledna 2015.
Pomocí date() nastav end na 1. dubna 2020.
Pomocí DataReader() načti data akcií pro top_3_tickers ze zdroje 'iex' v období od start do end a výsledek přiřaď do result.
Aplikuj metodu .stack(), která převede DataFrame do dlouhého formátu přesunutím tickerů do indexu.
Vyber sloupec 'close' z data, aplikuj .unstack() a prohlédni si výsledný DataFrame v širokém formátu pomocí .info().

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Set Stock Symbol as the index
listings_ss = listings.____

# Get ticker of 3 largest finance companies
top_3_companies = listings_ss.loc[____].____(n=____)

# Convert index to list
top_3_tickers = top_3_companies.____.____()

# Set start date
start = ____

# Set end date
end = ____

# Import stock data
result = ____

# Apply stack method 
data = ____

# Unstack and inspect result
data['close'].____().____()

Upravit a spustit kód