वार्षिक स्टॉक प्राइस ट्रेंड्स की तुलना करें

वीडियो में, आपने देखा कि टाइम सीरीज़ से उप-अवधियाँ कैसे चुनी जाती हैं.

आप इसे याहू के स्टॉक प्राइस के तीन वर्षों के परफॉर्मेंस की तुलना करने के लिए उपयोग करेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Time Series डेटा मैनिपुलेट करना

अभ्यास निर्देश

हमने पहले ही pandas को pd नाम से और matplotlib.pyplot को plt नाम से इम्पोर्ट कर लिया है, और 'yahoo.csv' फ़ाइल को DateTimeIndex और एकल कॉलम price के साथ वैरिएबल yahoo में लोड कर लिया है.

prices नाम का एक खाली pd.DataFrame() बनाएँ.
तीन वर्षों 2013, 2014, और 2015 को string के रूप में रखने वाली लिस्ट पर इटरेट करें, और हर लूप में:
- इस वर्ष के डेटा और कॉलम price को चुनने के लिए iteration वैरिएबल का उपयोग करें.
- DatetimeIndex हटाने के लिए .reset_index() को drop=True के साथ उपयोग करें.
- कॉलम price का नाम बदलकर उपयुक्त year कर दें.
- pd.concat() का उपयोग करके वार्षिक डेटा को prices में मौजूद डेटा के साथ axis=1 के entlang जोड़ें.
prices को plot करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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

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