Daten aus einem Datumsbereich auswählen
Daten abzurufen, die bestimmte Bedingungen erfüllen, gehört zu den mächtigsten und am häufigsten genutzten Operationen mit DataFrames. Probier es jetzt mit Alphabet-Aktiendaten aus. Gegeben sind der DataFrame alphabet sowie die datetimes start_date und end_date. Der Kopf des DataFrames sieht so aus:
| date | close | volume | open | high | low |
|---|---|---|---|---|---|
| 2019-08-02 | 1196.32 | 1745450 | 1203.00 | 1209.500 | 1190.00 |
| 2019-08-01 | 1211.78 | 1771271 | 1217.63 | 1236.298 | 1207.00 |
| 2019-07-31 | 1218.20 | 1997999 | 1224.87 | 1234.910 | 1208.18 |
| 2019-07-30 | 1228.00 | 1430775 | 1227.00 | 1236.910 | 1225.32 |
| 2019-07-29 | 1241.84 | 2069127 | 1242.50 | 1248.995 | 1230.20 |
Diese Übung ist Teil des Kurses
Fortgeschrittenes Python für Finanzen
Anleitung zur Übung
- Erstelle eine Maske für historische Daten im angegebenen Datumsbereich.
- Mit einer Maske kannst du eine Auswahl von Zeilen aus einem DataFrame treffen.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Calculate the mask for one week
mask = (alphabet['date'] ____ start_date) & (alphabet['____'] <= end_date)
# Use the mask to get the data for one week
df = alphabet[____]
# Look at result
print(df)