Seleziona le prime 5 società consumer quotate
Come hai appena visto, puoi filtrare i titoli in base a criteri usando il metodo sort_values() e un argomento che specifica la colonna su cui ordinare. Inoltre, puoi includere l'argomento ascending=False per ordinare le voci dal valore più alto al più basso.
Qui userai questa funzione per trovare le cinque società più preziose del settore Consumer Services. Questo si misura con la capitalizzazione di mercato, ossia il valore complessivo di tutte le azioni di una società. pandas è stato importato come pd, così come il DataFrame listings dal primo capitolo. Per rinfrescare la memoria, contiene dati da AMEX, NYSE e NASDAQ.
Questo esercizio fa parte del corso
Importing and Managing Financial Data in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Senza usare
.loc[], filtralistingsin base alla condizione che'Sector'sia uguale a'Consumer Services'e assegna il risultato aconsumer_services. - Ordina
consumer_servicesper'Market Capitalization'in ordine decrescente e assegna il risultato aconsumer_services2. - Usando
.head(), mostra le prime 5 righe delle colonne'Company Name','Exchange'e'Market Capitalization'.
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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())