Lire des données avec .read_csv() et des arguments d'analyse appropriés

Vous avez correctement repéré les problèmes à régler lors de l'importation du fichier CSV fourni.

Dans cet exercice, vous allez de nouveau charger les données du NASDAQ dans un DataFrame pandas, mais avec une fonction plus robuste. pandas a été importé sous le nom pd.

Cette activité fait partie du cours

Importer et gérer des données financières en Python

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Instructions de l’exercice

Lisez le fichier nasdaq-listings.csv dans nasdaq avec pd.read_csv(), en ajoutant les arguments na_values et parse_dates avec les valeurs appropriées. Utilisez 'NAN' pour les valeurs manquantes et analysez les dates dans la colonne Last Update.
Affichez et inspectez le résultat à l'aide de .head() et .info() pour vérifier que les données ont été importées correctement.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import the data
nasdaq = pd.____('nasdaq-listings.csv', ____='NAN', ____=['Last Update'])

# Display the head of the data
print(nasdaq.____())

# Inspect the data
nasdaq.____()

Modifier et exécuter le code