Comparer les tendances annuelles des cours boursiers

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

Vous allez utiliser cela pour comparer la performance sur trois années des cours de l’action Yahoo.

Cet exercice fait partie du cours

Manipuler des séries temporelles en Python

Instructions

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 appelé prices.
Itérez sur une liste contenant les trois années 2013, 2014 et 2015, sous forme de 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 supprimer le DatetimeIndex.
- Renommez la colonne price en la remplaçant par l’year appropriée.
- Utilisez pd.concat() pour combiner les données annuelles avec les données de prices le long de axis=1.
Tracez prices.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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