स्टॉक प्राइस ट्रेंड को विज़ुअलाइज़ करें
Google Finance ने अपनी API डिप्रिकेट कर दी है लेकिन अब DataReader में 'iex' डेटा सोर्स उपलब्ध है। DataCamp वातावरण के बाहर डेटा पर प्रयोग करने के लिए, आपको एक IEX Cloud अकाउंट की आवश्यकता होगी.
फंक्शनैलिटी में सबसे महत्वपूर्ण बदलाव यह है कि डेटा पिछले पाँच वर्षों तक सीमित है। DataReader द्वारा लौटाया गया DataFrame पहले जैसे ही columns देता है, लेकिन लोअरकेस में।
Python में स्टॉक प्राइस ट्रेंड को विज़ुअलाइज़ करने के लिए matplotlib.pyplot पैकेज ज़रूरी है।
इस अभ्यास में, आप Facebook के 2016 के स्टॉक प्राइस डेटा को इम्पोर्ट करेंगे, और पूरे समयावधि के लिए उसका क्लोज़िंग प्राइस प्लॉट करेंगे! DataReader और date पहले से इम्पोर्ट हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में वित्तीय डेटा इम्पोर्ट और मैनेज करना
अभ्यास निर्देश
matplotlib.pyplotकोpltनाम से इम्पोर्ट करें।date()का उपयोग करकेstartऔरendतिथियाँ क्रमशः 1 जनवरी, 2016 और 31 दिसंबर, 2016 सेट करें।tickerको Facebook के स्टॉक टिकर'FB'पर सेट करें औरdata_sourceको'iex'पर।- स्टॉक प्राइस इम्पोर्ट करने के लिए एक
DataReader()ऑब्जेक्ट बनाएँ और उसेstock_pricesमें असाइन करें। stock_pricesमें'close'डेटा प्लॉट करें, शीर्षक के रूप मेंtickerसेट करें, और परिणाम दिखाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import matplotlib.pyplot
# Set start and end dates
start = ____
end = ____
# Set the ticker and data_source
ticker = ____
data_source = ____
# Import the data using DataReader
stock_prices = ____
# Plot close
____
# Show the plot
plt.show()