Sélectionner les 5 principales sociétés de consommation cotées
Comme vous venez de le voir, il est possible de filtrer des actions selon des critères avec la méthode sort_values() et un argument qui précise la colonne sur laquelle trier. Vous pouvez aussi inclure l'argument ascending=False pour trier les entrées de la plus élevée à la plus faible.
Ici, vous utiliserez cette fonction pour trouver les cinq entreprises les plus valorisées du secteur Consumer Services. Cela se mesure par la capitalisation boursière, soit la valeur combinée de toutes les actions d'une entreprise. pandas a été importé sous le nom pd, de même que le DataFrame listings du premier chapitre. En rappel, il contient des données provenant de l'AMEX, du NYSE et du NASDAQ.
Cette activité fait partie du cours
Importer et gérer des données financières en Python
Instructions de l’exercice
- Sans utiliser
.loc[], filtrezlistingsselon la condition où'Sector'est égal à'Consumer Services'et assignez le résultat àconsumer_services. - Triez
consumer_servicespar'Market Capitalization'en ordre décroissant et assignez le résultat àconsumer_services2. - À l'aide de
.head(), affichez les 5 premières lignes des colonnes'Company Name','Exchange'et'Market Capitalization'.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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())