Dapatkan ticker perusahaan consumer services terbesar

Alih-alih mengindeks data dengan ekspresi kondisional, Anda juga dapat memfilter berdasarkan nilai tertentu dengan .loc[row_selector, column_selector]. Selain itu, Anda dapat menggunakan .set_index() untuk menjadikan kolom tertentu dengan nilai unik sebagai indeks sebuah DataFrame, dan .idxmax() untuk mengembalikan indeks dari nilai maksimum.

Dalam latihan ini, Anda akan menerapkan metode pemilihan perusahaan ini untuk menemukan perusahaan consumer services paling bernilai pada salah satu dari tiga bursa, dan menggunakan tickernya untuk memplot tren harga sahamnya. DataReader, date, pandas sebagai pd, dan matplotlib.pyplot sebagai plt telah diimpor, begitu pula DataFrame listings dari latihan sebelumnya.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Mengimpor dan Mengelola Data Keuangan di Python

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Gunakan .set_index() untuk menjadikan kolom 'Stock Symbol' sebagai indeks untuk listings, lalu tetapkan hasilnya ke listings_ss.
Gunakan .loc[] untuk memfilter baris ketika 'Sector' sama dengan 'Consumer Services', pilih kolom 'Market Capitalization', dan terapkan .idxmax() untuk menetapkan ticker perusahaan Consumer Services terbesar ke ticker.
Dengan date(), tetapkan start ke 1 Januari 2015.
Gunakan DataReader() untuk mengambil data saham untuk ticker dari 'yahoo' sejak start dan simpan dalam data.
Plot nilai 'close' dan 'volume' pada data, dengan argumen secondary_y='volume' dan title=ticker.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Set the index of listings to Stock Symbol
listings_ss = listings.____(____)

# Get ticker of the largest Consumer Services company
ticker = listings_ss.____[____, ____].____()

# Set the start date
start = ____

# Import the stock data
data = ____

# Plot close and volume
data[['close', 'volume']].plot(secondary_y=____, title=____)

# Show the plot
plt.show()

Edit dan Jalankan Kode