Отримайте тікер найбільшої компанії у сфері Consumer Services

Замість індексування даних умовним виразом, ви також можете фільтрувати за конкретними значеннями за допомогою .loc[row_selector, column_selector]. Крім того, можна використати .set_index(), щоб встановити певну колонку з унікальними значеннями як індекс датафрейму, а .idxmax() — щоб повернути індекс максимального значення.

У цій вправі ви застосуєте ці методи вибору компаній, щоб знайти найдорожчу компанію у секторі Consumer Services на будь-якій з трьох бірж і використати її тікер для побудови графіка динаміки ціни акції. DataReader, date, pandas як pd і matplotlib.pyplot як plt вже імпортовано, як і датафрейм listings з попередньої вправи.

Ця вправа є частиною курсу

Імпорт і керування фінансовими даними в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використайте .set_index(), щоб встановити колонку 'Stock Symbol' як індекс для listings, присвоївши результат listings_ss.
Використайте .loc[], щоб відфільтрувати рядки, де 'Sector' дорівнює 'Consumer Services', виберіть колонку 'Market Capitalization' і застосуйте .idxmax(), щоб записати тікер найбільшої компанії Consumer Services у ticker.
За допомогою date() встановіть start на 1 січня 2015 року.
Скористайтеся DataReader(), щоб отримати біржові дані для ticker з 'yahoo', починаючи з start, і збережіть їх у data.
Побудуйте графік значень 'close' і 'volume' у data з аргументами secondary_y='volume' та title=ticker.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()

Редагувати та запускати код