Obține ticker-ul celei mai mari companii din sectorul Consumer Services
În loc să indexezi datele cu o expresie condițională, poți filtra după anumite valori folosind .loc[row_selector, column_selector]. De asemenea, poți folosi .set_index() pentru a seta o coloană cu valori unice ca index al unui DataFrame și .idxmax() pentru a returna indexul valorii maxime.
În acest exercițiu, vei aplica aceste metode de selecție a companiilor pentru a o identifica pe cea mai valoroasă companie din sectorul Consumer Services de pe oricare dintre cele trei burse și vei folosi ticker-ul acesteia pentru a reprezenta grafic evoluția prețului acțiunii. DataReader, date, pandas ca pd și matplotlib.pyplot ca plt au fost deja importate, alături de DataFrame-ul listings din exercițiul anterior.
Acest exercițiu face parte din cursul
Importul și gestionarea datelor financiare în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Folosește
.set_index()pentru a seta coloana'Stock Symbol'ca index pentrulistings, atribuind rezultatul variabileilistings_ss. - Folosește
.loc[]pentru a filtra rândurile unde'Sector'este egal cu'Consumer Services', selectează coloana'Market Capitalization'și aplică.idxmax()pentru a atribui ticker-ul celei mai mari companii din Consumer Services variabileiticker. - Folosind
date(), seteazăstartla 1 ianuarie 2015. - Folosește
DataReader()pentru a extrage datele bursiere pentrutickerdin sursa'yahoo'începând custartși stochează-le îndata. - Reprezintă grafic valorile
'close'și'volume'dindata, cu argumentelesecondary_y='volume'șititle=ticker.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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()