Imposta 'Stock Symbol' come indice per listings, assegnando il risultato a listings_ss.
Usa .loc[] per filtrare le righe in cui il settore dell'azienda è 'Finance' ed estrai la colonna 'Market Capitalization'. Applica .nlargest() per assegnare a top_3_companies le 3 società più grandi per capitalizzazione.
Converti l'indice del risultato in una lista e assegnalo a top_3_tickers.
Usa date() per impostare start al 1° gennaio 2015.
Usa date() per impostare end al 1° aprile 2020.
Usa DataReader() per ottenere i dati azionari per top_3_tickers da 'iex' da start fino a end e assegnali a result.
Applica il metodo .stack() per convertire il DataFrame in formato long spostando i ticker nell'indice.
Seleziona 'close' da data, applica .unstack() e ispeziona il DataFrame risultante, ora in formato wide, con .info().

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