가장 큰 소비자 서비스 기업의 티커 가져오기

조건식을 사용한 인덱싱 대신, .loc[row_selector, column_selector]로 특정 값을 기준으로 필터링할 수도 있어요. 또한 .set_index()로 고유 값을 가진 특정 열을 DataFrame의 인덱스로 설정하고, .idxmax()로 최댓값의 인덱스를 반환할 수 있어요.

이 연습 문제에서는 이러한 선택 방법을 사용해 세 거래소 중 어느 곳에 상장되었든 가장 가치가 큰 소비자 서비스 기업을 찾고, 해당 티커로 주가 추세를 그려볼 거예요. DataReader, date, pandas는 pd로, matplotlib.pyplot은 plt로 임포트되어 있으며, 이전 연습 문제의 listings DataFrame도 준비되어 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 금융 데이터 가져오기와 관리

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연습 안내

.set_index()를 사용해 listings의 인덱스를 'Stock Symbol' 열로 설정하고, 결과를 listings_ss에 할당하세요.
.loc[]로 'Sector'가 'Consumer Services'인 행만 필터링한 뒤, 'Market Capitalization' 열을 선택하고 .idxmax()를 적용해 가장 큰 Consumer Services 기업의 티커를 ticker에 할당하세요.
date()를 사용해 start를 2015년 1월 1일로 설정하세요.
DataReader()로 start 이후 'yahoo'에서 ticker의 주가 데이터를 가져와 data에 저장하세요.
data에서 'close'와 'volume' 값을 그리되, secondary_y='volume'와 title=ticker 인수를 사용하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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()

코드 편집 및 실행