Trova la più grande azienda consumer quotata dopo il 1998

Puoi filtrare i tuoi dati con ancora più condizioni racchiudendo ogni condizione tra parentesi e usando operatori logici come & e |.

Qui scoprirai qual è la più grande azienda di servizi al consumo che è andata in borsa dopo Amazon nel 1997. Il dato è contenuto nella colonna 'IPO Year'; un Initial Public Offering (IPO) è un termine finanziario che descrive la prima offerta al pubblico delle azioni di una società privata.

DataReader, date, pandas come pd e matplotlib.pyplot come plt sono già importati. Il DataFrame listings dell’esercizio precedente è anche disponibile.

Questo esercizio fa parte del corso

Importing and Managing Financial Data in Python

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Istruzioni dell'esercizio

Imposta 'Stock Symbol' come indice per listings.
Usa .loc[] per filtrare le righe in cui 'Sector' è 'Consumer Services' e IPO Year a partire dal 1998, selezionando anche la colonna 'Market Capitalization'. Applica .idxmax() e assegna il risultato a ticker.
Imposta la data di start al 1° gennaio 2015.
Usa DataReader per ottenere i dati azionari per ticker da 'yahoo' a partire da start.
Traccia i prezzi di 'close' e 'volume' di questa azienda, usando 'volume' per secondary_y e ticker come title.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Set Stock Symbol as the index
listings = ____

# Get ticker of the largest consumer services company listed after 1997
ticker = listings.loc[(____ == ____) & (____ > 1998), 'Market Capitalization'].____()

# Set the start date
start = ____

# Import the stock data
data = ____

# Plot close and volume
data[['close', 'volume']].____

# Show the plot
plt.show()

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