Găsește cea mai mare companie de consum listată după 1998

Poți filtra datele după și mai multe condiții, dacă încluzezi fiecare condiție între paranteze și folosești operatori logici precum & și |.

Aici vei afla care este cea mai mare companie din sectorul serviciilor pentru consumatori care a intrat la bursă după Amazon, în 1997. Datele se găsesc în coloana 'IPO Year'; o Ofertă Publică Inițială (IPO) este un termen financiar care descrie prima dată când acțiunile unei companii private sunt oferite publicului larg.

DataReader, date, pandas sub aliasul pd și matplotlib.pyplot sub aliasul plt au fost deja importate. DataFrame-ul listings din exercițiul anterior este, de asemenea, disponibil.

Acest exercițiu face parte din cursul

Importul și gestionarea datelor financiare în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Setează 'Stock Symbol' ca index pentru listings.
Folosește .loc[] pentru a filtra rândurile în care 'Sector' este 'Consumer Services' și IPO Year începând cu 1998, și selectează și coloana 'Market Capitalization'. Aplică .idxmax() și atribuie rezultatul variabilei ticker.
Setează data de start la 1 ianuarie 2015.
Folosește DataReader pentru a obține datele bursiere pentru ticker de la 'yahoo', începând cu start.
Reprezintă grafic prețurile 'close' și 'volume' ale acestei companii, folosind 'volume' pentru secondary_y și ticker ca title.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Set Stock Symbol as the index
listings = ____

# Get ticker of the largest consumer services company listed after 1997
ticker = listings.loc[(____ == ____) & (____ > 1998), 'Market Capitalization'].____()

# Set the start date
start = ____

# Import the stock data
data = ____

# Plot close and volume
data[['close', 'volume']].____

# Show the plot
plt.show()

Editează și rulează codul