Obtenha o ticker da maior empresa de consumer services

Em vez de indexar seus dados com uma expressão condicional, você também pode filtrar por certos valores com .loc[row_selector, column_selector]. Além disso, você pode usar .set_index() para definir uma coluna específica com valores únicos como o índice de um DataFrame, e .idxmax() para retornar o índice do valor máximo.

Neste exercício, você vai aplicar esses métodos de seleção de empresas para encontrar a empresa de consumer services mais valiosa em qualquer uma das três bolsas e usar seu ticker para plotar a tendência do preço da ação. DataReader, date, pandas como pd e matplotlib.pyplot como plt já foram importados, assim como o DataFrame listings do último exercício.

Este exercício faz parte do curso

Importing and Managing Financial Data in Python

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Instruções do exercício

Use .set_index() para definir a coluna 'Stock Symbol' como índice de listings, atribuindo o resultado a listings_ss.
Use .loc[] para filtrar as linhas em que 'Sector' é igual a 'Consumer Services', selecione a coluna 'Market Capitalization' e aplique .idxmax() para atribuir o ticker da maior empresa de Consumer Services a ticker.
Usando date(), defina start para 1º de janeiro de 2015.
Use DataReader() para extrair os dados da ação para ticker de 'yahoo' desde start e armazene em data.
Plote os valores 'close' e 'volume' em data, com os argumentos secondary_y='volume' e title=ticker.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# 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()

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