Sélectionner les 5 plus grandes entreprises de services aux consommateurs
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 à trier. Vous pouvez aussi ajouter l’argument ascending=False pour trier les valeurs de la plus élevée à la plus basse.
Ici, vous allez utiliser cette fonction pour identifier les cinq entreprises les plus valorisées du secteur Consumer Services. On mesure cela par la capitalisation boursière, c’est-à-dire la valeur totale de toutes les actions d’une entreprise. pandas a été importé sous le nom pd, ainsi que le DataFrame listings du premier chapitre. Pour rappel, il contient des données provenant de l’AMEX, du NYSE et du NASDAQ.
Cet exercice fait partie du cours
Importer et gérer des données financières en Python
Instructions
- Sans utiliser
.loc[], filtrezlistingsselon la condition où'Sector'est égal à'Consumer Services'et affectez le résultat àconsumer_services. - Triez
consumer_servicespar'Market Capitalization'par ordre décroissant et affectez-le àconsumer_services2. - Avec
.head(), affichez les 5 premières lignes des colonnes'Company Name','Exchange'et'Market Capitalization'.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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())