Importa le informazioni sulle società dal NASDAQ
In questo video hai visto come usare la funzione pd.read_csv() per importare in un DataFrame di pandas i dati da un file CSV con le società quotate all'American Stock Exchange (AmEx). Puoi applicare lo stesso approccio per importare i file CSV con le informazioni di quotazione provenienti da altre borse.
Il passo successivo è verificare che i contenuti del DataFrame riflettano correttamente il significato dei tuoi dati. Due metodi fondamentali per comprendere i dati sono .head(), che per impostazione predefinita mostra le prime cinque righe, e .info(), che riassume elementi di un DataFrame come contenuto, tipi di dato e valori mancanti.
In questo esercizio leggerai il file nasdaq-listings.csv con i dati sulle società quotate al NASDAQ e poi individuerai eventuali problemi nei dati importati. Risolverai questi problemi nell'esercizio successivo.
Questo esercizio fa parte del corso
Importing and Managing Financial Data in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Importa
pandascomepd. - Usa
pd.read_csv()per caricare il filenasdaq-listings.csvnella variabilenasdaq. - Usa
.head()per visualizzare le prime 10 righe dei dati. Che tipo di dato ti aspetti chepandasassegni a ciascuna colonna? Quale simbolo viene usato per rappresentare un valore mancante? - Usa
.info()per identificare eventuali incongruenze didtypenel riepilogo del DataFrame. In particolare, ci sono colonne per cui sarebbe più appropriato un altro tipo?
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Import pandas library
_____
# Import the data
nasdaq = pd.____('nasdaq-listings.csv')
# Display first 10 rows
print(nasdaq.____(____))
# Inspect nasdaq
nasdaq.____()