Setze 'Stock Symbol' als Index für listings und weise das Ergebnis listings_ss zu.
Nutze .loc[], um Zeilen zu filtern, in denen der Unternehmenssektor 'Finance' ist, und extrahiere die Spalte 'Market Capitalization'. Wende .nlargest() an, um die 3 größten Unternehmen nach Marktkapitalisierung top_3_companies zuzuweisen.
Wandle den Index des Ergebnisses in eine Liste um und weise sie top_3_tickers zu.
Verwende date(), um start auf den 1. Januar 2015 zu setzen.
Verwende date(), um end auf den 1. April 2020 zu setzen.
Nutze DataReader(), um die Aktiendaten für top_3_tickers von 'iex' seit start bis end zu laden und weise sie result zu.
Wende die Methode .stack() an, um das DataFrame ins Long-Format zu bringen, indem die Ticker in den Index verschoben werden.
Wähle 'close' aus data, wende .unstack() an und inspiziere das resultierende DataFrame, nun im Wide-Format, mit .info().

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