Wähle die Top 5 der börsennotierten Consumer-Unternehmen aus

Wie du gerade gelernt hast, kannst du Aktien mit der Methode sort_values() und einem Argument, das die zu filternde Spalte angibt, anhand von Kriterien filtern. Zusätzlich kannst du das Argument ascending=False angeben, um Einträge von hoch nach niedrig zu sortieren.

Hier nutzt du diese Funktion, um die fünf wertvollsten Unternehmen im Sektor Consumer Services zu finden. Das wird über die Marktkapitalisierung gemessen, also den Gesamtwert aller Unternehmensaktien. pandas ist als pd importiert, ebenso das DataFrame listings aus dem ersten Kapitel. Zur Erinnerung: Es enthält Daten von AMEX, NYSE und NASDAQ.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Importing and Managing Financial Data in Python

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Anleitung zur Übung

Filtere listings ohne .loc[] anhand der Bedingung, dass 'Sector' gleich 'Consumer Services' ist, und weise das Ergebnis consumer_services zu.
Sortiere consumer_services nach 'Market Capitalization' in absteigender Reihenfolge und weise es consumer_services2 zu.
Zeige mit .head() die ersten 5 Zeilen der Spalten 'Company Name', 'Exchange' und 'Market Capitalization' an.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Select companies in Consumer Services
consumer_services = listings[listings.Sector == ____]

# Sort consumer_services by market cap
consumer_services2 = consumer_services.sort_values(____, ____=____)

# Display first 5 rows of designated columns
print(consumer_services2[['Company Name', 'Exchange', 'Market Capitalization']].head())

Code bearbeiten und ausführen