Carica i dati delle quotazioni da due fogli
Il processo di importazione è altrettanto intuitivo quando usi l'attributo sheet_names di un oggetto pd.ExcelFile().
Passare una lista come argomento sheet_name di pd.read_excel(), sia che assegni la lista a una variabile che contiene l'attributo sheet_names di un oggetto pd.ExcelFile(), sia che tu scriva direttamente la lista, crea un dizionario. In questo dizionario, le chiavi sono i nomi dei fogli e i valori sono i DataFrame con i dati del foglio corrispondente. Puoi estrarre i valori da un dizionario fornendo tra parentesi quadre una chiave specifica.
In questo esercizio, recupererai l'elenco delle borse valori da listings.xlsx e poi userai questo elenco per leggere i dati di tutte e tre le borse in un dizionario. pandas è stato importato come pd.
Questo esercizio fa parte del corso
Importing and Managing Financial Data in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Crea un oggetto
pd.ExcelFile()usando il file'listings.xlsx'e assegnalo axls. - Salva l'attributo
sheet_namesdixlsinexchanges. - Usando
exchangesper specificare i nomi dei fogli en/aper indicare i valori mancanti inpd.read_excel(), leggi i dati da tutti i fogli inxlse assegnali a un dizionariolistings. - Ispeziona solo i dati
'nasdaq'in questo nuovo dizionario con.info().
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# Create pd.ExcelFile() object
xls = ____('listings.xlsx')
# Extract sheet names and store in exchanges
exchanges = xls.____
# Create listings dictionary with all sheet data
listings = pd.____(xls, ____=____, ____='n/a')
# Inspect NASDAQ listings
listings[____].info()