Setează 'Stock Symbol' ca index pentru listings și atribuie rezultatul la listings_ss.
Folosește .loc[] pentru a filtra rândurile în care sectorul companiei este 'Finance' și extrage coloana 'Market Capitalization'. Aplică .nlargest() pentru a atribui cele mai mari 3 companii după capitalizarea de piață la top_3_companies.
Convertește indexul rezultatului într-o listă și atribuie-o la top_3_tickers.
Folosește date() pentru a seta start la 1 ianuarie 2015.
Folosește date() pentru a seta end la 1 aprilie 2020.
Folosește DataReader() pentru a obține datele bursiere pentru top_3_tickers din 'iex', în intervalul de la start până la end, și atribuie rezultatul la result.
Aplică metoda .stack() pentru a converti DataFrame-ul în format lung, mutând simbolurile bursiere în index.
Selectează 'close' din data, aplică .unstack() și inspectează DataFrame-ul rezultat, acum în format lat, cu .info().

DataReader: accesează date financiare online