Dans ce chapitre, vous apprendrez à importer, nettoyer et combiner des données depuis des feuilles de classeur Excel dans un DataFrame pandas. Vous vous exercerez aussi à regrouper des données, à synthétiser des informations par catégories et à visualiser le résultat à l’aide de sous-graphiques et de cartes thermiques (heatmaps).
Vous utiliserez des données sur des entreprises cotées sur les bourses NASDAQ, NYSE et AMEX, avec des informations sur le nom de l’entreprise, le symbole boursier, la dernière capitalisation et le dernier prix, le secteur ou le groupe industriel, ainsi que l’année d’IPO. Au chapitre 2, vous approfondirez ces données pour télécharger et analyser l’historique des cours de certaines de ces sociétés.
Exercise 1: Lire, examiner et nettoyer des données depuis un CSVExercise 2: Importer les informations de cotation depuis le NASDAQExercise 3: Comment corriger l’import de données ?Exercise 4: Lire des données avec .read_csv() et des arguments d’analyse adaptésExercise 5: Lire des données à partir de feuilles de calcul ExcelExercise 6: Charger les informations de cotation depuis une seule feuilleExercise 7: Charger les données de cotation depuis deux feuillesExercise 8: Combiner des données depuis plusieurs feuilles de calculExercise 9: Charger toutes les données de cotation et itérer sur des paires clé–valeur d’un dictionnaireExercise 10: Combien d’entreprises sont cotées sur le NYSE et le NASDAQ ?Exercise 11: Automatisez le chargement et la combinaison de données depuis plusieurs feuilles Excel