Sélectionner des données sur une plage de dates
Extraire des données qui répondent à 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. Vous disposez du DataFrame alphabet et des datetime start_date et end_date. Le début 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 |
Cet exercice fait partie du cours
Python intermédiaire pour la finance
Instructions
- Créez un masque des dates historiques dans la plage de dates donnée.
- Un masque peut être utilisé pour sélectionner des lignes d’un DataFrame.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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)