Comparer les tendances annuelles du cours de l'action

Dans la vidéo, vous avez vu comment sélectionner des sous-périodes à partir d'une série chronologique.

Vous allez vous en servir pour comparer la performance sur trois années des cours de l'action de Yahoo.

Cette activité fait partie du cours

Manipuler des séries chronologiques en Python

Instructions de l’exercice

Nous avons déjà importé pandas sous le nom pd et matplotlib.pyplot sous le nom plt, et nous avons déjà chargé le fichier 'yahoo.csv' dans une variable yahoo avec un DateTimeIndex et une seule colonne price.

Créez un pd.DataFrame() vide nommé prices.
Itérez sur une liste contenant les trois années, 2013, 2014 et 2015, en string, et à chaque itération :
- Utilisez la variable d'itération pour sélectionner les données de cette année et la colonne price.
- Utilisez .reset_index() avec drop=True pour retirer le DatetimeIndex.
- Renommez la colonne price avec l'year appropriée.
- Utilisez pd.concat() pour combiner les données annuelles avec celles de prices le long de axis=1.
Tracez prices.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create dataframe prices here
prices = ____

# Select data for each year and concatenate with prices here 
for year in [___, ___, ___]:
    price_per_year = yahoo.loc[___, [___]].reset_index(drop=True)
    price_per_year.rename(columns={___: year}, inplace=True)
    prices = pd.concat([prices, ___], axis=1)

# Plot prices

Modifier et exécuter le code