시가총액 상위 3개 금융회사 데이터 가져오기

pd.MultiIndex() 객체는 각 행에 식별자가 하나 이상 있습니다. 이를 통해 여러 회사에 대한 기준을 한 번에 적용해 데이터를 가져올 수 있어요.

이제 이 기술을 활용해 금융 섹터에서 가장 큰 회사들의 주가를 가져와 보겠습니다. DataReader, date, pandas는 pd로, matplotlib.pyplot은 plt로 임포트되어 있으며, 이전 연습 문제에서 사용한 listings DataFrame도 준비되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 금융 데이터 가져오기와 관리

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연습 안내

listings의 인덱스를 'Stock Symbol'로 설정하고 listings_ss에 할당하세요.
.loc[]을 사용해 회사 섹터가 'Finance'인 행만 필터링하고, 'Market Capitalization' 열을 추출하세요. .nlargest()를 적용해 시가총액 기준 상위 3개 회사를 top_3_companies에 할당하세요.
결과의 인덱스를 리스트로 변환해 top_3_tickers에 할당하세요.
date()를 사용해 start를 2015년 1월 1일로 설정하세요.
date()를 사용해 end를 2020년 4월 1일로 설정하세요.
DataReader()를 사용해 start부터 end까지 'iex'에서 top_3_tickers의 주가 데이터를 가져와 result에 할당하세요.
.stack() 메서드를 적용해 티커를 인덱스로 옮기고, DataFrame을 롱 포맷으로 변환하세요.
data에서 'close'를 선택하고 .unstack()을 적용한 다음, 와이드 포맷으로 변환된 결과 DataFrame을 .info()로 확인하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Set Stock Symbol as the index
listings_ss = listings.____

# Get ticker of 3 largest finance companies
top_3_companies = listings_ss.loc[____].____(n=____)

# Convert index to list
top_3_tickers = top_3_companies.____.____()

# Set start date
start = ____

# Set end date
end = ____

# Import stock data
result = ____

# Apply stack method 
data = ____

# Unstack and inspect result
data['close'].____().____()

코드 편집 및 실행