消費関連サービス企業の上位5社を選ぶ

先ほど学んだように、sort_values() メソッドと、どの列で並べ替えるかを指定する引数を使えば、条件に基づいて銘柄を絞り込めます。さらに、ascending=False を指定すると、高い値から低い値へ降順に並べ替えられます。

ここでは、この機能を使って Consumer Services セクターで最も時価総額が大きい5社を特定します。これは、企業の全発行株式の合計価値である market capitalization（時価総額） で測定します。pandas は pd として、また第1章で使用した listings DataFrame もすでにインポートされています。おさらいすると、これは AMEX、NYSE、NASDAQ のデータを含んでいます。

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Pythonでの金融データのインポートと管理

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演習の手順

.loc[] を使わずに、'Sector' が 'Consumer Services' に等しいという条件で listings をフィルタし、consumer_services に代入します。
consumer_services を 'Market Capitalization' で降順に並べ替え、consumer_services2 に代入します。
.head() を使って、'Company Name'、'Exchange'、'Market Capitalization' 列の先頭5行を表示します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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())

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