En büyük tüketici hizmetleri şirketinin ticker'ını al

Verini koşullu bir ifade ile indekslemek yerine, .loc[row_selector, column_selector] ile belirli değerlere göre de filtreleyebilirsin. Ayrıca .set_index() ile benzersiz değerlere sahip belirli bir sütunu DataFrame’in indeksi olarak ayarlayabilir ve .idxmax() ile en yüksek değerin indeksini döndürebilirsin.

Bu egzersizde, şirket seçmenin bu yöntemlerini kullanarak üç borsadan herhangi birindeki en değerli tüketici hizmetleri şirketini bulacak ve ticker’ını kullanarak hisse fiyatı trendini çizeceksin. DataReader, date, pandas pd takma adıyla ve matplotlib.pyplot plt takma adıyla içe aktarıldı; ayrıca önceki egzersizden listings DataFrame’i de yüklü.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Finansal Verileri İçe Aktarma ve Yönetme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

listings için .set_index() kullanarak 'Stock Symbol' sütununu indeks yap ve sonucu listings_ss değişkenine ata.
.loc[] kullanarak 'Sector' değeri 'Consumer Services' olan satırları filtrele, 'Market Capitalization' sütununu seç ve .idxmax() uygulayarak en büyük Consumer Services şirketinin ticker’ını ticker değişkenine ata.
date() kullanarak start değişkenini 1 Ocak 2015 olarak ayarla.
DataReader() ile start tarihinden itibaren 'yahoo' kaynağından ticker için hisse verisini çek ve data içinde sakla.
data içindeki 'close' ve 'volume' değerlerini secondary_y='volume' ve title=ticker argümanlarıyla çiz.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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()

Kodu Düzenle ve Çalıştır