Načtení všech dat o akciích a procházení párů klíč–hodnota ve slovníku

Už víš, že objekt pd.DataFrame() je dvourozměrná datová struktura s pojmenovanými osami. Jak jsi viděl/a ve videu, funkce pd.concat() slouží ke konkatenaci – tedy ke svislému spojení dvou nebo více DataFramů. K přidávání nových sloupců do DataFramů můžeš také využít broadcasting.

V tomto cvičení si procvičíš tuto novou funkci pandas na datech z burz NYSE a NASDAQ. pandas je naimportován jako pd.

Toto cvičení je součástí kurzu

Importing and Managing Financial Data in Python

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Naimportuj data ze souboru listings.xlsx – ze záložek 'nyse' a 'nasdaq' – do proměnných nyse a nasdaq. Hodnoty 'n/a' načti jako chybějící hodnoty.
Pomocí .info() zkontroluj obsah obou DataFramů a zjisti, kolik společností obsahují.
S využitím broadcastingu vytvoř nový referenční sloupec 'Exchange', který bude pro každý DataFrame obsahovat hodnotu 'NYSE' nebo 'NASDAQ'.
Pomocí pd.concat() spoj DataFramy nyse a nasdaq (v tomto pořadí) a výsledek ulož do proměnné combined_listings.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Import the NYSE and NASDAQ listings
nyse = pd.____('listings.xlsx', ____='nyse', na_values='n/a')
nasdaq = pd.____('listings.xlsx', ____='nasdaq', na_values='n/a')

# Inspect nyse and nasdaq
nyse.____()
nasdaq.____()

# Add Exchange reference columns
nyse['____'] = 'NYSE'
nasdaq['____'] = 'NASDAQ'

# Concatenate DataFrames  
combined_listings = pd.____([____, ____])

Upravit a spustit kód