Nettoyage de données : valeurs manquantes
Lorsque vous affichez la longueur du DataFrame intraday, vous remarquerez que quelques lignes manquent. Des données peuvent être manquantes s'il n'y a aucune transaction dans un intervalle d'une minute donné. Une façon de voir quelles lignes manquent consiste à calculer la différence entre deux ensembles : l'ensemble complet de toutes les minutes et l'ensemble de l'index du DataFrame, qui comporte des lignes manquantes. Après avoir comblé ces lignes, vous pouvez convertir l'index en heures de la journée, puis tracer les données.
Les actions se négocient par pas discrets d'un cent (même si un faible pourcentage de transactions se font entre ces incréments) plutôt qu'à des prix continus; lorsque vous tracez les données, vous devriez observer de longues périodes où le titre oscille d'avant en arrière dans une fourchette d'un cent. On parle parfois de « bondissement d'achat/vente » (bid/ask bounce).
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Analyse des séries chronologiques en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Notice that some rows are missing
print("If there were no missing rows, there would be 391 rows of minute data")
print("The actual length of the DataFrame is:", len(___))