Sélectionner des données dans un intervalle de dates
Extraire des données qui respectent des conditions précises est l'une des opérations les plus puissantes et les plus courantes avec les DataFrames. Essayez-le maintenant avec les données boursières d'Alphabet. On vous fournit le DataFrame alphabet ainsi que les datetime start_date et end_date. L'aperçu du DataFrame ressemble à ceci :
| 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 |
Cette activité fait partie du cours
Python intermédiaire pour la finance
Instructions de l’exercice
- Créez un masque de dates historiques dans l'intervalle de dates donné.
- Un masque peut servir à sélectionner des lignes dans un DataFrame.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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)