Найдите тикер крупнейшей компании из сектора потребительских услуг

Помимо фильтрации данных с помощью условных выражений, можно использовать .loc[row_selector, column_selector] для выбора строк и столбцов по заданным критериям. Метод .set_index() позволяет задать в качестве индекса DataFrame столбец с уникальными значениями, а .idxmax() возвращает индекс максимального значения.

В этом упражнении вы применените эти методы, чтобы найти самую дорогостоящую компанию из сектора потребительских услуг на любой из трёх бирж, а затем используете её тикер для построения графика динамики цены акций. DataReader, date, pandas как pd и matplotlib.pyplot как plt уже импортированы, как и DataFrame listings из предыдущего упражнения.

Это упражнение является частью курса

Импорт и управление финансовыми данными в Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

С помощью .set_index() установите столбец 'Stock Symbol' в качестве индекса для listings и сохраните результат в listings_ss.
С помощью .loc[] отфильтруйте строки, где 'Sector' равен 'Consumer Services', выберите столбец 'Market Capitalization' и примените .idxmax(), чтобы сохранить тикер крупнейшей компании из сектора Consumer Services в переменную ticker.
С помощью date() задайте переменной start значение 1 января 2015 года.
Используйте DataReader(), чтобы извлечь биржевые данные для ticker из источника 'yahoo' начиная с даты start, и сохраните результат в data.
Постройте график значений 'close' и 'volume' из data, передав аргументы secondary_y='volume' и title=ticker.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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()

Редактировать и запускать код