Importar información de listados bursátiles del NASDAQ
En este vídeo, aprendiste a usar la función pd.read_csv() para importar datos desde un archivo CSV con empresas listadas en la bolsa AmEx a un DataFrame de pandas. Puedes aplicar este mismo conocimiento para importar la información de listados en archivos CSV de otras bolsas.
El siguiente paso es asegurarte de que el contenido del DataFrame refleja correctamente el significado de tus datos. Dos métodos esenciales para entender tus datos son .head(), que muestra por defecto las primeras cinco filas, y .info(), que resume elementos de un DataFrame como el contenido, los tipos de datos y los valores ausentes.
En este ejercicio, leerás el archivo nasdaq-listings.csv con datos de empresas listadas en el NASDAQ y luego diagnosticarás problemas en los datos importados. Corregirás esos problemas en el siguiente ejercicio.
Este ejercicio forma parte del curso
Importación y gestión de datos financieros en Python
Instrucciones del ejercicio
- Carga
pandascomopd. - Usa
pd.read_csv()para cargar el archivonasdaq-listings.csven la variablenasdaq. - Usa
.head()para mostrar las primeras 10 filas de los datos. ¿Qué tipo de dato esperarías quepandasasigne a cada columna? ¿Qué símbolo se utiliza para representar un valor ausente? - Usa
.info()para identificar desajustes dedtypeen el resumen del DataFrame. En concreto, ¿hay columnas a las que se les podría asignar un tipo más apropiado?
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Import pandas library
_____
# Import the data
nasdaq = pd.____('nasdaq-listings.csv')
# Display first 10 rows
print(nasdaq.____(____))
# Inspect nasdaq
nasdaq.____()