Wybierz 5 największych notowanych spółek konsumenckich
Jak przed chwilą poznałeś(-aś), można filtrować akcje według określonych kryteriów przy użyciu metody sort_values() z argumentem wskazującym kolumnę sortowania. Możesz też dodać argument ascending=False, aby posortować dane od najwyższej do najniższej wartości.
W tym ćwiczeniu użyjesz tej funkcji, aby znaleźć pięć najbardziej wartościowych spółek w sektorze Consumer Services. Miarą wartości jest tutaj kapitalizacja rynkowa, czyli łączna wartość wszystkich akcji danej spółki. Biblioteka pandas została zaimportowana jako pd, podobnie jak DataFrame listings z pierwszego rozdziału. Dla przypomnienia: zawiera on dane z giełd AMEX, NYSE i NASDAQ.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Importowanie i zarządzanie danymi finansowymi w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Nie używając
.loc[], przefiltrujlistingswedług warunku, że kolumna'Sector'jest równa'Consumer Services', i zapisz wynik doconsumer_services. - Posortuj
consumer_serviceswedług kolumny'Market Capitalization'w kolejności malejącej i zapisz wynik doconsumer_services2. - Korzystając z
.head(), wyświetl pierwsze 5 wierszy kolumn'Company Name','Exchange'i'Market Capitalization'.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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())