सबसे बड़ी 3 वित्तीय कंपनियों के लिए डेटा प्राप्त करें

एक pd.MultiIndex() ऑब्जेक्ट में प्रति पंक्ति एक से अधिक पहचानकर्ता होते हैं। इससे आप एक साथ कई कंपनियों के मानदंडों के आधार पर डेटा निकाल सकते हैं.

चलिए इस नई स्किल का उपयोग करके वित्तीय सेक्टर की सबसे बड़ी कंपनियों के स्टॉक प्राइस निकालते हैं। DataReader, date, pandas को pd के रूप में, और matplotlib.pyplot को plt के रूप में इम्पोर्ट किया जा चुका है, साथ ही पिछले अभ्यास से listings DataFrame भी उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

listings के लिए 'Stock Symbol' को इंडेक्स सेट करें और उसे listings_ss में असाइन करें.
.loc[] का उपयोग करके वे पंक्तियाँ फ़िल्टर करें जहाँ कंपनी का सेक्टर 'Finance' है, और 'Market Capitalization' कॉलम निकालें। .nlargest() लगाकर मार्केट कैप के आधार पर सबसे बड़ी 3 कंपनियाँ top_3_companies में असाइन करें.
परिणाम के इंडेक्स को list में बदलें और उसे top_3_tickers में असाइन करें.
date() का उपयोग करके start को 1 जनवरी, 2015 पर सेट करें.
date() का उपयोग करके end को 1 अप्रैल, 2020 पर सेट करें.
DataReader() का उपयोग करके start से end तक 'iex' से top_3_tickers के स्टॉक डेटा प्राप्त करें और उसे result में असाइन करें.
.stack() मेथड लागू करें ताकि टिकर्स को इंडेक्स में ले जाकर DataFrame को long फ़ॉर्मेट में बदला जा सके.
data से 'close' चुनें, .unstack() लगाएँ, और अब wide फ़ॉर्मेट में आए परिणामी DataFrame को .info() से जाँचें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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'].____().____()

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