Lire des données avec .read_csv() et des arguments d’analyse adaptés

Vous avez identifié avec succès les problèmes à résoudre lors de l’import du fichier CSV fourni.

Dans cet exercice, vous allez à nouveau charger les données NASDAQ dans un DataFrame pandas, mais avec une fonction plus robuste. pandas a été importé sous l’alias pd.

Cet exercice fait partie du cours

Importer et gérer des données financières en Python

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Instructions

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 de la colonne Last Update.
Affichez et inspectez le résultat avec .head() et .info() pour vérifier que les données ont été correctement importées.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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