En büyük 3 finans şirketinin verilerini al

Bir pd.MultiIndex() nesnesi, satır başına birden fazla tanımlayıcı içerir. Bu sayede aynı anda birden fazla şirket için ölçütlere göre veri alabilirsin.

Hadi bu yeni beceriyi kullanarak finans sektöründeki en büyük şirketlerin hisse senedi fiyatlarını çekelim. DataReader, date, pandas (pd olarak) ve matplotlib.pyplot (plt olarak) 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 indeksi 'Stock Symbol' olarak ayarla ve listings_ss'e ata.
.loc[] kullanarak sektörün 'Finance' olduğu satırları filtrele ve 'Market Capitalization' sütununu çıkar. Piyasa değerine göre en büyük 3 şirketi .nlargest() ile seç ve top_3_companies'e ata.
Sonucun indeksini listeye çevir ve top_3_tickers'a ata.
date() kullanarak start değerini 1 Ocak 2015 olarak ayarla.
date() kullanarak end değerini 1 Nisan 2020 olarak ayarla.
DataReader() ile start'tan end'e kadar 'iex' kaynağından top_3_tickers için hisse verilerini al ve result'a ata.
.stack() yöntemini uygulayarak sembolleri indekse taşıyıp DataFrame'i uzun formata çevir.
data içinden 'close' değerini seç, .unstack() uygula ve ortaya çıkan (geniş formatlı) DataFrame'i .info() ile incele.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Set Stock Symbol as the index
listings_ss = listings.____

# Get ticker of 3 largest finance companies
top_3_companies = listings_ss.loc[____].____(n=____)

# Convert index to list
top_3_tickers = top_3_companies.____.____()

# Set start date
start = ____

# Set end date
end = ____

# Import stock data
result = ____

# Apply stack method 
data = ____

# Unstack and inspect result
data['close'].____().____()

Kodu Düzenle ve Çalıştır